香港虛擬主機(jī)對SEO網(wǎng)站優(yōu)化的影響

發(fā)布時(shí)間：2016-10-25 文章來源：瀏覽次數(shù)：2618

　　數(shù)據(jù)審核匡助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的題目，而這些題目有時(shí)候可以利用一些方法就行修正，從而晉升數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量，數(shù)據(jù)修正就是為了完成這個(gè)任務(wù)，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行修正：
　　填補(bǔ)缺失值
　　對于記實(shí)缺失的題目，最簡樸的辦法就是數(shù)據(jù)回補(bǔ)。一般而言統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失可以從原始數(shù)據(jù)中重新統(tǒng)計(jì)獲取，而原始數(shù)據(jù)缺失可以從抽取的數(shù)據(jù)源或者備份數(shù)據(jù)中回補(bǔ)。假如原始數(shù)據(jù)完全丟失，基本就回天無力了。
　　對于字段值的缺失，良多資料都會先容使用一些統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法進(jìn)行修補(bǔ)，實(shí)在就是對缺失值的猜測或者估計(jì)，一般會使用均勻數(shù)、眾數(shù)、前后值取均勻等方法，或者使用回歸分析的方法擬合指標(biāo)的變化趨勢后進(jìn)行猜測。這些方法在缺失值無法使用其他途徑找回或者重新統(tǒng)計(jì)計(jì)算，并且在缺失值有變化規(guī)律可循的條件下都是可取的，當(dāng)某天的指標(biāo)值丟失機(jī)可以通過這類方法根據(jù)前幾天的數(shù)據(jù)來預(yù)估該天的數(shù)值。但良多時(shí)候網(wǎng)站分析中假如底層的日志存在缺失值，我們很難猜測詳細(xì)的缺失值，由于訪問的細(xì)節(jié)幾乎是無跡可尋的，所以對于訪問記實(shí)存在缺失值并且這些字段的缺失會顯著影響一些統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的計(jì)算時(shí)，最簡樸的方法就是舍棄該記實(shí)，但這種直接過濾掉缺失記實(shí)的方法一些只會用于訪問日志等不需要非常精確的數(shù)據(jù)上，假如是網(wǎng)站的運(yùn)營、交易等這些需要保證完全計(jì)算正確的數(shù)據(jù)絕對是不能直接舍棄的，而且對于訪問日志中缺失或者異常記實(shí)的過濾也需要基于對這類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上，一般的原則是不太重要的字段假如缺失或者異常的記實(shí)占比小于1%或者5‰的情況下可以選擇過濾這些記實(shí)，假如占比比較高，需要進(jìn)一步排查日志記實(shí)是否存在題目。
　　刪除重復(fù)記實(shí)
　　數(shù)據(jù)集里面某些字段的值必定是獨(dú)一的，好比按天統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)值中的日期字段，用戶信息表的用戶ID等，這些需要保證獨(dú)一的規(guī)則可以對數(shù)據(jù)庫設(shè)置獨(dú)一約束，但我們在做ETL處理時(shí)，有時(shí)為了保證數(shù)據(jù)加載全過程可以不由于違背獨(dú)一約束而間斷(有時(shí)Load的過程需要較長的時(shí)間或處理本錢，ETL需要有容錯(cuò)能力以保證整個(gè)過程不被間斷)會先忽略重復(fù)記實(shí)，待整個(gè)ETL過程結(jié)束后再對需要保證獨(dú)一的字段進(jìn)行去重處理。
　　這些重復(fù)記實(shí)可以比對Data Profiling中數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信息的獨(dú)一值個(gè)數(shù)和記實(shí)總數(shù)是否一致進(jìn)行審核，而進(jìn)行修正的最簡樸辦法就是重復(fù)記實(shí)僅留存一條，刪除其他記實(shí)。這個(gè)需要根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況，有時(shí)也可能使用把重復(fù)記實(shí)的統(tǒng)計(jì)量相加的方法進(jìn)行去重。
　　轉(zhuǎn)化不一致記實(shí)
　　數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化是數(shù)據(jù)倉庫抽取數(shù)據(jù)過程中最常見的處理，由于數(shù)據(jù)倉庫“集成性”的特征，需要把來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集中存入數(shù)據(jù)倉庫，而不同數(shù)據(jù)源對某些含義相同的字段的編碼規(guī)則會存在差異，好比用戶ID，固然是相同的用戶，但可能A系統(tǒng)的ID是u1001，B系統(tǒng)是1001，C系統(tǒng)是100100，來源于這三套系統(tǒng)的用戶ID就需要同一，好比我們將A數(shù)據(jù)源的u前綴去除，C系統(tǒng)ID除100后同一成B系統(tǒng)的編碼方式一起導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫;即使是來源于統(tǒng)一套日志，也可能存在記實(shí)的不一致，好比之前碰到較早發(fā)布的產(chǎn)品版本記實(shí)的日志中移動操縱系統(tǒng)是Android，而版本更新后記實(shí)改成了android，新老版本的日志打到了一起，于是也會涉及數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，但這種記實(shí)的不一致性無疑會增加ETL的處理本錢。
　　上面舉例的轉(zhuǎn)化規(guī)則是比較簡樸的，在數(shù)據(jù)倉庫的ETL處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化時(shí)可能會碰到一些很BT的規(guī)則，這個(gè)時(shí)候最樞紐的仍是對數(shù)據(jù)源記實(shí)方式足夠的認(rèn)識，這樣才能保證進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是一致的。最好的做法就是數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)工程師與其他前臺系統(tǒng)的開發(fā)職員能事先商定一套同一的數(shù)據(jù)記實(shí)和編碼的方式，這樣可以減少后期的協(xié)調(diào)溝通和轉(zhuǎn)化處理本錢。
　　處理異常數(shù)據(jù)
　　異常數(shù)據(jù)大部門情況是很難修正的，好比字符編碼等題目引起的亂碼，字符被截?cái)啵惓５臄?shù)值等，這些異常數(shù)據(jù)假如沒有規(guī)律可循幾乎不可能被還原，只能將其直接過濾。
　　有些數(shù)據(jù)異常則可以被還原，好比原字符中參雜了一些其他的無用字符，可以使用取子串的方法，用trim函數(shù)可以去掉字符串前后的空格等;字符被截?cái)嗟那闆r假如可以使用截?cái)嗪笞址茖?dǎo)出原完整字符串，那么也可以被還原，好比移動操縱系統(tǒng)的記實(shí)一般包括Symbian、Android、iPhone、BlackBerry等，假如某些記實(shí)的是And，那么可以被還原成Android，由于其他的移動操縱系統(tǒng)被截?cái)嗖豢赡芊浩餉nd這種記實(shí)。數(shù)值記實(shí)中存在異常大或者異常小的值是可以分析是否數(shù)值單位差異引起的，好比克和千克差了1000倍，美元和人民幣存在匯率的差異，時(shí)間記實(shí)可能存在時(shí)區(qū)的差異，百分比用的是小于1的小數(shù)仍是已經(jīng)乘了100等等，這些數(shù)值的異�？梢酝ㄟ^轉(zhuǎn)化進(jìn)行處理，數(shù)值單位的差異也可以以為是數(shù)據(jù)的不一致性，或者是某些數(shù)值被錯(cuò)誤的放大或縮小，好比數(shù)值后面被多加了幾個(gè)0導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的異常。
　　最后，總結(jié)一下數(shù)據(jù)可修正的條件：1) 數(shù)據(jù)質(zhì)量的題目可以通過Data Auditing的過程被審核出來;2) 數(shù)據(jù)的題目必需有跡可循，可以通過趨勢進(jìn)行猜測或者可以通過一些規(guī)則進(jìn)行轉(zhuǎn)換還原。否者，對于異常數(shù)據(jù)只能直接進(jìn)行刪除丟棄，但進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾之前必需評估異常記實(shí)的比例，當(dāng)占比過高時(shí)需要重新審核原始數(shù)據(jù)的記實(shí)方式是否存在題目。

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