IoT物联网数据质量2020，解压密码：123456

物联网设备数据质量及数据修正方案2021

主要应用于GNSS观测数据的处理，包括：格式转换、编辑和质量检核

本文详细的介绍了针对大数据源数据质量量化的标准，通过将各业务线源数据的质量通过分数的方式呈现，最终达到告诉业务使用方“什么是可以用的高质量数据”“什么是可以使用但会存在一些问题的中质量数据”和“什么是暂不可用的低质量数据”

几乎每个企业都面临着数据不健康的问题。而这个问题带来的后果，也是触目惊心的：咨询顾问公司Ovum的数据显示，不良数据给企业带来30%的营收损失。 我们从数据的完整性和准确性提升我们的数据质量。我们的数据资产管理流程包括数据登记，数据采集，数据加工，数据治理，数据分析，数据应用等环节，其中数据登记，数据加工，数据应用需要测试参与其中，对数据质量进行评分，量化我们的数据质量。

团伙、嫌疑人、数据质量等挖掘模型示例

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DAMA介绍-非结构化数据质量管理-汪广盛.pdf

针对实际数据资料中往往因地表杂波等各种干扰而出现小幅值风速和奇异点,在进行速度方位显示(VAD)数据反演之前,提出了对数据资料进行质量控制的预处理方法,即剔除小幅度数据和奇异点,然后分别进行了全方位采样和非全方位采样的反演,反演精度大幅度提高,仿真结果与实际结果相吻合。模拟两种线性风场,即含有0,1阶谐波和含有0,1,2阶谐波的线性风场。利用这两种风场比较研究了全方位采样和非全方位采样的速度方位显示方法。仿真结果表明,全方位采样速度方位显示方法对这两种线性风场反演结果准确度都高,而非全方位采样速度方位显示方法对不含2阶谐波的线性风场具有很小的有效采样范围,同时,2阶谐波对其具有一定的影响。

Ranger和Atlas进行数据治理，对Yarn、HDFS、Hbase、Hive、Kafka的权限控制，最全的文档整理。