Capitolo 2. Standardizzazione dei dati
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Come abbiamo discusso nel Capitolo 1, prima di poter abbinare o deduplicare con successo le fonti di dati, dobbiamo assicurarci che i dati siano presentati in modo coerente e che le anomalie siano rimosse o corrette. Utilizzeremo il termine standardizzazione dei dati per indicare sia la trasformazione dei set di dati in formati coerenti sia la pulizia dei dati per rimuovere i caratteri extra non utili che altrimenti interferirebbero con il processo di abbinamento.
In questo capitolo, metteremo le mani in pasta e lavoreremo su un esempio reale di questo processo. Creeremo il nostro ambiente di lavoro, acquisiremo i dati di cui abbiamo bisogno, li ripuliremo e poi eseguiremo un semplice esercizio di risoluzione delle entità che ci permetterà di eseguire alcune semplici analisi. Concluderemo esaminando le prestazioni del nostro processo di abbinamento dei dati e valuteremo come migliorarlo.
Per prima cosa, introduciamo il nostro esempio e perché abbiamo bisogno della risoluzione delle entità per risolverlo.
Esempio di problema
Vediamo un esempio di problema per illustrare alcune delle sfide più comuni che si incontrano nella risoluzione delle entità tra le fonti di dati e perché la pulizia dei dati è un primo passo essenziale. Poiché siamo costretti a utilizzare fonti di dati pubbliche e disponibili, l'esempio ...
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