基于关联规则挖掘的数据质量提高方法研究.docx

基于关联规则挖掘的数据质量提高方法研究
摘要
本文针对数据质量不良现象在企业中造成的影响，提出了基于关联规则挖掘的数据质量提高方法。首先，分析了数据质量的相关概念和影响因素，进而探究了关联规则挖掘模型的基本原理和应用场景。其次，通过实际案例验证了该方法的有效性和实用性。最后，总结了研究成果并提出了进一步的研究方向。
关键词：数据质量；关联规则；挖掘；提高方法
Abstract
Inresponsetotheimpactofpoordataqualityonenterprises,thispaperproposesamethodforimprovingdataqualitybasedonassociationrulemining.Firstly,therelevantconceptsandinfluencingfactorsofdataqualityareanalyzed,andthenthebasicprinciplesandapplicationscenariosoftheassociationruleminingmodelareexplored.Secondly,theeffectivenessandpracticalityofthismethodareverifiedthroughpracticalcases.Finally,theresearchresultsaresummarizedandfurtherresearchdirectionsareproposed.
Keywords:dataquality;associationrulemining;mining;improvementmethods
正文
一、背景介绍
伴随着信息化的飞速发展，大量数据在数据库中被积累，并被广泛应用于企业的决策分析中。然而，与数据的快速增长相应的是数据质量不良的问题。数据质量不良所引发的问题不容小觑。在决策分析中，数据质量低劣将导致决策结果不准确，从而影响企业的发展和竞争力。另外，数据质量不良也会影响企业的日常工作效率，如生产计划、销售预测等。
数据质量的提高一直是企业关注的焦点，也是企业发展所需要的重要保障。然而，数据质量提高面临的挑战很大。首先，数据源头的质量问题难以避免。其次，在数据迁移、清洗、生成等过程中，数据也会受到影响，质量失真。第三，数据的复杂性和多样性都增加了数据质量提高的难度。因此，企业必须采取有效的方法来提高数据质量。
二、数据质量的相关概念和影响因素
数据质量是指数据对于使用者而言是否满足要求的特性。数据质量可以从准确性、完整性、一致性、可靠性、及时性、有效性等多个方面来评估。数据质量好坏对企业发展有重大影响。数据质量不良将产生以下三个方面的影响：
（1）数据的可靠性不高，导致企业的决策不准确；
（2）数据的可用性降低，使得企业的工作效率不高；
（3）数据的安全性受到威胁，企业的竞争力受到影响。
数据质量的影响因素有很多，下面列举了一些重要的因素：
（1）数据来源的不确定性、不完整性和不准确性；
（2）数据处理和传输时的错误和遗漏；
（3）数据库设计不合理，导致数据的冗余和不一致；
（4）数据访问时的用户误操作。
三、关联规则挖掘模型
关联规则挖掘模型是数据挖掘领域中常用的模型之一。其基本原理是在数据集中发现有趣关系，其中最常见的一个应用是市场篮子分析。假设一个超市的购物者经常购买牛奶和面包，那么商家可以将面包和牛奶放在同一个货架上，促进销售。这就是关联规则挖掘模型的应用之一。
在关联规则挖掘中，存在两个重要的指标：支持度和置信度。支持度是项集出现的频率，即该项集在所有事务中出现的次数占总事务数的比例；置信度是指当条件项出现时，结果项也出现的频率。
四、基于关联规则挖掘的数据质量提高方法
基于关联规则挖掘的数据质量提高方法是利用关联规则挖掘的原理和方法，对数据进行分析和处理，以提高数据质量。具体方法如下：
（1）对数据进行预处理。预处理包括数据清洗、数据去重、数据标准化等操作，目的是保证数据的一致性和准确性。
（2）挖掘数据中隐含的规律和关系。利用关联规则挖掘模型对数据进行挖掘，发现数据中的特定关联规则和隐藏关系，以便更好地理解数据。
（3）基于挖掘结果，识别数据中的异常值、不一致性、错误等问题。对于发现的问题，进行数据修复或数据替换等操作。
（4）对数据质量进行评估和监测。通过建立数据质量评估模型，对数据的质量进行评估和监测，及时发现并解决数据质量问题。
五、实例验证
为了验证基于关联规则挖掘的数据质量提高方法的有效性，本文选择了一家某电商企业进行案例分析。该企业收集了大量用户的购买记录，并将其存储在数据库中。数据库中存在一些数据质量问题，如重复数据、缺失数据、数据错误等。
针对这些问题，本文采取了基于关联规则挖