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一、数据转换与错误处理
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一、数据转换与错误处理
一运维中的数据转换问题
在计算机审计及各类数据处理场景中数据转换是关键步骤涉及将被审计单位或其他来源的数据有效装载到目标数据库并明确标示各表及字段含义与关系。然而此过程易出现转换数据错误因为数据在系统间转移时格式、编码或结构可能改变导致数据含义及关系出错。例如某公司 ERP 系统与审计软件间日期格式转换不当就会造成数据错误解读影响审计准确性。
二常见数据转换错误类型
命名错误原端数据源标识符与目的数据源保留字冲突如 CRM 系统的“order date”字段在 ERP 系统中为保留字需重新命名避免冲突。格式错误同一种数据类型在不同系统可能有不同表示方法和语义差异如 Excel 日期格式与 SQL 数据库期望格式不一致需编写转换脚本统一格式。结构错误不同数据库的数据定义模型不同如关系模型和层次模型转换时需重新定义实体、属性和联系防止信息丢失。类型错误不同数据库同一种数据类型存在精度差异在转换时要综合考虑数据类型及其精度确定合适映射关系。
三数据错误处理方法
数据输入错误人工数据收集、记录或输入过程中产生失误导致数据集中出现异常值影响后续分析如调查问卷年龄数据录入错误。测量误差使用不准确测量工具或方法使数据偏离实际值如物理实验中校准不准确的温度计记录的温度数据。数据处理错误数据分析过程中因操作不当产生异常值如数据清洗时错误删除重要数据点或使用错误公式进行统计计算。
在数据转换环节增加数据检验步骤至关重要。以员工工资数据集为例若发现负数工资记录明显不合理处理方法如下
若错误数据量少可直接删除如少数几条负数工资记录可能是输入错误删除不影响整体分析。可替换错误数据用均值、中位数或众数代替如计算员工所在部门平均工资替换错误工资值。若错误数据量多将错误数据和正常数据分开处理为异常值单独建立模型与正常值模型结果合并避免异常值对整体分析结果产生过大影响。
二、数据质量评估
数据质量是保证数据应用效果的基础涉及多个维度评估指标
完整性数据集应包含所有预期信息项无遗漏。评估时查看数据统计中的记录数和唯一值情况如销售数据集中订单号字段存在大量重复或缺失说明完整性有问题。一致性数据集中相同信息项在不同记录或数据源间应保持相同表示和含义多数数据有标准编码、规则或格式要求检验时看其是否符合既定标准如客户信息系统中性别字段应遵循统一编码规则。准确性数据记录信息应准确无误不存在异常或错误常见错误包括乱码、格式错误、逻辑错误等准确的数据是数据质量的核心要求之一。及时性数据应在最短时间内采集、处理和更新以满足应用需求如电商平台商品库存信息需实时更新否则可能导致消费者下单后发现商品已售罄的情况。
在进行数据质量评估时应根据具体应用场景和需求对各项评估指标进行选择和权重分配以全面、准确地衡量数据质量为后续的数据应用提供可靠保障。
三、审计数据处理
审计数据处理包括数据查询、审计抽样、统计分析和数据分析等方法
数据查询审计人员依据经验和审计分析模型使用审计软件中的查询命令分析采集的电子数据或通过运行各种查询命令以特定格式检测被审计单位数据是常用方法之一。审计抽样从审计对象总体中选取一定数量样本进行测试根据样本测试结果推断总体特征在面向数据的计算机审计中发挥重要作用。统计分析目的是探索被审计数据内在的数量规律性以发现异常现象快速寻找审计突破口常用方法包括一般统计、分层分析和分类分析通常与其他审计数据处理方法配合使用。数据分析根据字段数据值分布情况、出现频率等对字段进行分析先不考虑具体业务对分析出的可疑数据结合业务进行审计有助于发现隐藏信息。
审计数据直接影响审计结果的准确性和效率性国内外都重视审计数据处理不断研究与开发电子数据审计软件为审计数据的采集、处理与分析提供保障。在 Kettle 中可通过日志和审计功能存储日志及转换步骤级别的日志信息对日志进行事件细节审计提供完整质量指标和信息统计助力审计工作的开展和审计质量的提升。
四、中文分词算法
一中文分词的挑战与MMSEG算法
中文分词与英文等拉丁语系语言不同中文没有明显单词分界线因此中文分词算法需先确定基本单位即单词。MMSEG 分词算法是解决中文分词问题的一种有效方法由 Hosein 提出其基本思路是依据词典在待分析句子中寻找对应词从句子两头同时开始找词以更快找到最合适的分法并根据上下文判断词的用法。该算法使用的词典主要有汉字字典、中文单位词语词典和自定义词典
汉字字典包含众多汉字每个字有读音、意思及用法示例字按一定顺序排列如部首、笔画数或拼音字母顺序。中文单位词语通过分词和词性标注将中文文本切分成最小有意义单位词语并标注词性。自定义词典类似于个人词汇本用于存放新词或专业术语方便电脑识别其拼写和用法提高分词准确性尤其在处理特定领域文本时作用显著。
二匹配算法
MMSEG 算法采用简单最大匹配和复杂最大匹配两种算法
简单最大匹配算法从待分词文本左边开始列出所有可能分词结果但存在从左到右依次匹配可能忽略更合适分词方式的问题。例如对“国际化大都市”的分词可能会出现多种不太准确的划分情况。复杂最大匹配算法从给定文本中选择起始点每次向后扩展三个字符形成词组不断重复此过程至文本末尾然后根据词库中词的频率、长度等标准确定最优分词结果。如对“研究大数据”的分词会尝试多种组合以找到最优方式。
三歧义消除规则
MMSEG 算法根据汉语组词习惯制定了四种解决词义混淆的规则
规则一备选词组合的最大匹配规则从句子开头尽量找最长词在词典中查找找到则画出该词对剩余部分重复操作若找不到则缩短词长再试若最终仍无法找到则将单字作为词。此方法处理长词速度快但可能在处理模棱两可的词时出现分错情况。规则二备选词组合的平均词长最大规则基于较长词往往能提供更多信息的原理通过词语长度寻找线索帮助确定更合适的分词组合。规则三备选词组合的词长变化最小规则类似于人们说话时尽量使每个词长度变化不突兀让电脑处理后的语言更接近日常说话习惯减少出错机会提高分词的合理性和可读性。规则四单字词频率最高规则在备选词组合中统计一个字的词出现的频率可通过计算每个单字词出现次数的自然对数并求和选择总和最大的词作为频率最高的词以此确定更优的分词结果。
四常用中文分词工具
Jiba 分词是常用的中文分词工具用 Python 编写具有精确模式、全模式和搜索引擎模式三种模式适用于不同的应用场景能满足多样化的分词需求。NLTK自然语言工具包由斯坦福大学自然语言处理小组开发的开源文本分析工具包含分词器、命名实体识别、词性标注和句法分析器等有助于更好地分析中文文本特别适合自然语言处理研究和教学工作为相关领域的学术研究和实践应用提供了有力支持。Solex清华大学自然语言处理实验室开发的中文词法分析工具包能实现分词和词性标注具有能力强、准确率高、速度快的优点在中文文本处理中表现出色可有效提升分词和词性标注的质量与效率。NOPIER 分词系统前身为 ICTCLES 词法分析系统由北京理工大学张华平博士提供经过十多年发展功能丰富性能强大能够应对复杂的中文文本分词任务为专业的文本处理工作提供了可靠的技术手段。snownlp用 Python 编写的中文文本分词库不仅能进行分词和词性标注还具备情感分析、文本分类、转成拼音、繁简转换、提取关键词和摘要、计算文本相似度、统计词频和逆向文档频率等多种功能功能全面适用于多种自然语言处理任务为中文文本的深入分析和挖掘提供了便利。
中文分词算法在自然语言处理和数据挖掘中具有重要地位不同的分词算法和工具各有特点和优势在实际应用中需根据具体需求选择合适的方法和工具以实现准确、高效的中文文本分词为后续的文本分析、信息检索、情感分析等任务奠定基础。
五、文本分词基础概念
文本分词是将文本数据拆分成有意义的小单位通常是单词的过程。在中文中由于单词间无空格需借助特定技巧实现分词而英文则通过空格分隔单词使电脑更易识别。例如英文句子“i am a teacher”能直接通过空格识别单词而中文句子“我是一名教师”需确定“教师”为一个词这就是分词算法的任务。
分词算法以一段文字为输入通过切分和过滤输出拆分后的单词。其基本原理多采用统计方法利用标准语料库中的例子进行学习和分析。以“大数据将带来什么”为例期望电脑能正确分词而不是错误划分这就需要通过数学模型学习和预测单词间关系找到最优分词方式使电脑更好地理解文本。这种技术在搜索引擎、语音识别等领域广泛应用如在搜索引擎中准确的分词有助于提高搜索结果的准确性和相关性让用户更快找到所需信息在语音识别中能使电脑更准确地将语音转换为文字提升交互体验。
一语言模型与算法
N - gram 模型根据前面几个词预测下一个词出现概率如通过“今天”预测后续可能出现的词用于分析单词组合规律在文本处理中可辅助确定更合理的分词结果提高文本理解的准确性和连贯性。维特比算法考虑分词仅与前一个分词相关采用动态规划算法解决最优分词问题。就像依据一串神秘脚印单词序列通过一步步排除找到最有可能留下脚印的嫌疑人最合理的单词序列该算法高效且能避免检查所有可能情况快速确定最优解提升分词效率和准确性。
二语料库
语料库是装满各种文本的巨大语言材料仓库包含书本文字、日常对话等以电子形式保存便于研究和分析语言。构建语料库需遵循代表性、结构性、平衡性、规模性和原数据等原则
代表性语料应从特定范围随机挑选能代表该范围内大多数情况确保语料库能反映真实语言使用的多样性和普遍性如不能仅收集某一特定主题的文本而应涵盖多种领域和主题的内容。结构性搜集的语言材料需是电脑可读的电子形式且有组织、有条理每个材料有代码及相关信息如类型、大小、取值范围等并保证完整以便于系统地分析和利用语料库中的数据提高语言研究的效率和准确性。平衡性考虑学科领域、时间年代、文章风格、地方特色、发表文章的报纸杂志以及使用资料的人的年龄、性别、文化水平、经历等因素选取一个或几个重要因素进行平衡通常学科、时间、风格和地方等因素用得较多使语料库能更全面、客观地反映语言的实际使用情况避免因某些因素的过度偏重而导致语料库的偏差。规模性大量文字材料对语言研究有益但随着材料增多垃圾材料也会增加且达到一定数量后其作用并非线性增长因此需根据实际情况确定合适的材料量以在保证研究效果的前提下提高资源利用效率避免资源浪费和数据冗余。原数据对研究语料库至关重要能帮助明确语料的时间、来源、作者、文本特征等信息还可用于区分和比较不同小语料库记录版权、加工过程和管理信息等为语料库的有效管理和合理利用提供重要依据确保语料库的质量和可靠性。
在实际应用中虽然可通过数据预处理技术自行整理文本信息构建语料库但考虑到上述原则以及搭建语料库的复杂性和人力消耗通常会选择开源数据集不过在特定商业目的下若找不到合适的开源数据也可能需要自行制作语料库以满足特定的研究和应用需求。
六、中文分词方法分类
一基于字符串匹配的分词方法
基于字符串匹配的分词方法又称机械分词方法是将句子与词典比对找到匹配的词串进行切分。根据扫描方式分为正向匹配和逆向匹配正向匹配从文本开头向后扫描逆向匹配从文本末尾向前扫描根据长度优先匹配原则分为最大匹配和最小匹配最大匹配优先找最长词最小匹配优先找最短词根据与词性标注结合方式分为单纯分词方法和分词与词性标注相结合的一体化方法单纯分词只关注词汇分割一体化方法同时进行词性标注以更好理解语义。
实际使用的分词系统多以机械分词为初步手段并结合其他语言信息提高切分准确率。常用的机械分词法有正向最大匹配法、逆向最大匹配法和最少切分法
正向最大匹配法从文本最左边开始取连续字符在词汇库中查找匹配词若能匹配则画出该词否则缩短字符串继续尝试直到找到匹配词或字符串缩短为一个字。逆向最大匹配法从句子右边开始向左扫描每次尽量匹配最长词遇到不能匹配时从稍左位置继续找下一个词直至将句子全部分成单个词。逆向匹配法在处理复杂句子时切分精度相对较高奇异现象较少例如对“我喜欢吃苹果”的分词逆向最大匹配法可能比分正向最大匹配法更准确因此在实际应用中更受青睐。双向最大匹配法将正向和逆向最大匹配法结果进行比较确定正确分词方法综合两者优势提高分词准确性和可靠性。
由于汉语单字可单独成词正向最小匹配和逆向最小匹配法使用较少。
二基于理解的分词方法
基于理解的分词方法借助人工智能让电脑在分词时分析句子结构和意思利用这些信息解决词语模糊问题提高分词准确性更好地理解自然语言在信息搜索和文本分析等领域有广泛应用。该方法通常包括分词子系统、句法语义子系统和总控部分各部分协同工作使电脑像人一样理解句子从而实现更精准的分词。
三基于统计的分词方法
基于统计的分词方法先收集大量已分词文本运用统计学和机器学习方法研究词语切分规律训练模型再用模型处理新文本进行分词。其优势在于能适应不同类型文本随着训练数据增加模型性能提升分词准确率和速度也会提高。目前主要统计模型包括多种实际应用中采用统计方法的分词系统通常结合词典匹配词语和统计方法找新词兼顾匹配分词的速度效率与统计方法识别新词、解决歧义的能力提高分词的综合效果为文本数据的深入分析和应用提供有力支持。
