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基于Benford法则与SVM算法的数据质量检验研究

发布时间:2020-05-16 19:50
【摘要】:数据质量检验在当今大数据发展的浪潮中的重要性愈发突显。数据是信息的载体,当挖掘其中有价值的信息或将其运用于某个领域的时候,数据的质量都应该是人们最先考虑的因素。如果其准确性、真实性不能得到相对应的保证,出现数据缺失、数据错误、数据逻辑存在混乱等情况时,不仅仅是影响我们对信息的判断,很大可能会使得人们对事物未来发展的预期出现判断上的偏差,从而导致经济上的损失或者决策上的失误。清洗数据、提高数据质量,对于以数据作为切入口的研究和分析有着重要的意义。本文的选题初衷来自于近些年来我校一直参与的中国农村人口退贫核查项目,本人也多次跟随核查队伍,走访了百余家贫困户,统计并分析了收集得到了大量的数据。数据的质量一直也是我们学院应用统计中心最为关心的问题之一,而Benford法则被用于数据质量检验已有逾几十年的历史,但在该法则被运用于数据质量检验的过程中,因受其局限性而发展较缓,因此本文就将基于Benford法则结合SVM算法对数据质量的检验提供新的思路,使数据在整理阶段依托Benford法则有新的法来检验数据的质量。本文的研究工作主要体现在以下5个方面:1、研究国内外数据质量检验和基于Benford法则进行数据质量检验的研究现状,在最新的研究方向上进行总结归纳。2、从Benford法则出发,发掘Benford法则的优劣并分别进行分析。3、用Benford与拟合优度检验相结合的方式解决Benford法则在实际应用中出现的局限性问题。4、基于Benford法则的检验结果结合SVM算法,针对传统Benford法则只能单纯定位数据首位数的这一问题进行突破。5、在对Benford法则和SVM算法结合过程中的不足进行总结,为数据质量评估提供了新的思路。论文的主要成果是抓住Benford法则的优势结合SVM算法去弥补Benford法则局限于首位数字去定位数据异常样本的问题,提升了Benford法则在实际应用中的运用效果。
【学位授予单位】:江西财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:C81

【参考文献】

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2 张s,

本文编号:2667224


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