内容发布更新时间 : 2024/5/3 7:21:44星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

案，语义字典明确定义其统计口径和含义。不同统计口径的指标必须用不同的名词。如果发现一个词已经在语义字典中有了，就必须走流程申请注册一个新词到语义字典。

（3）脏数据处理

脏数据的种类有如下几种分类：

图3-8脏数据分类图

1. 数据缺失：处理过程中因系统或人为导致部分记录缺失的， 如一条记录里缺一些值（空值），或者两者都缺。如果有空值，为了不影响分析的准确性，则判断是否将空值纳入分析范围，或者进行补值。前者排除空值会减少分析的样本量，后者需要根据分析的计算逻辑，选择用平均数、零、或者等比例随机数

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等来填补。如果缺少记录部分，若业务系统中还存有这些记录，则可以通过系统再次导入解决，若业务系统内也没有上述记录，则通过手工补录或者放弃。

2．数据重复：相同的记录出现多条，则去掉重复记录。如出现不完全重复情况，比如两条会员记录，其余值都一样，但部分值不同，如住址不一样，则以时间属性做为新值判断依据，如无时间属性的，则通过人工判断处理。

3.数据错误：数据没有严格按照规范记录。比如异常值，价格区间明明是100以内，但出现有价格=200的记录；比如格式错误，日期格式录成了字符串；比如数据不统一，有的记录叫XX，有的叫LZ，有的叫lanzhou。对于异常值，可以通过区间限定来发现并排除；对于格式错误，需要从系统级别找原因；对于数据不统一，系统无法处理，这些并非真正“错误”的记录，如系统无法判断LZ和lanzhou是同一事物，只能通过人工干预解决，如做一张清洗规则表，给出匹配关系，第一列是原始值，第二列是清洗值，用规则表去关联原始表，用清洗值做分析结论，或通过近似值算法自动发现可能存在不统一的数据。

4.数据不可用：数据正确，但不可用。比如地址写成“XX省XX市西固中街1号”，想分析“区”级别的区域时还要把“西固”拆出来才能用。这种情况最好从源头解决，即数据治理。事后补救只能通过关键词匹配，且不一定能全部解决。

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基于数据交换系统采集文化产业数据之后，结合业务现状对源数据进行加工（脏数据清洗、数据整合，统一数据指标）。提高数据可用性。

3.4.3基础模型搭建 （1）搭建目标

结合XX统计局业务情况进行，对已采集数据进行汇总，针对分析人员及领导重点关注业务及数据分析习惯，对ODS数据进行轻度/重度汇总，搭建模型存放于WEB资源池中，为OLAP多维分析、定制报表开发、自主取数进行数据支撑

图3-9 WEB资源池架构

统计基础数据：轻度汇总数据，数据粒度较细，主要用于清单数据提取，OLAP多维分析

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统计综合数据：重度汇总数据，数据直接反映了某一指标总体情况，用于分析人员汇报、辅助领导决策。

互联网数据：通过对PC网站、手机站点、微信、APP网络途径进行网络爬虫技术分析所采集的数据。

相关部门数据：XX统计局相关合作部门数据。 （2）建模依据

根据XX省统计局相关规划，基础模型搭建主要围绕文化产业统计、”三新”统计、宏观经济预测四个方面进行数据模型建设。

结合分析部门具体需求，对底层数据进行建模处理，将底层数据进行关联、汇总得到统计基础/汇总数据，数据存放与WEB资源池，用于支撑后续OLAP分析，报表分析，针对自助取数功能，分析人员可直接在页面通过拖拽方式对新增指标进行分析。

3.4.4多维分析模型搭建

通过搭建多维分析模型，可以有效的对全行业务数据进行更加灵活的查询，更加多样化的展现方式，更加丰富的数据探索能力。本期建设基于三新统计、文化产业统计、宏观经济分析四个方面的进行多维分析模型搭建，业务管理人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，并能够结合自身分析思路，获得对数据的更深入了解，有效地将各种相关的信息

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