【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据清洗领域的，具体为一种基于人工智能的建筑材料数据结构化清洗方法及系统。
技术介绍
1、数据清洗对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性；数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等；因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取；不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类；其中数据清洗可有效保证数据采集的准确性；其中数据清洗应用于各行各业，不同领域行业将对数据清洗有着不同的要求，其中建筑行业，数据清洗基于建筑材料数据...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的建筑材料数据结构化清洗方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的建筑材料数据结构化清洗方法，其特征在于：所述采集建筑材料特征数据的操作步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的建筑材料数据结构化清洗方法，其特征在于：所述对采集的建筑材料特征数据进行预处理和存储的操作步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的建筑材料数据结构化清洗方法，其特征在于：所述调用预处理的建筑材料特征数据与建筑材料标准特征数据采用识别算法进行匹配清洗，对匹配成功的建筑材料特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的建筑材料数据结构化清洗方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的建筑材料数据结构化清洗方法，其特征在于：所述采集建筑材料特征数据的操作步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的建筑材料数据结构化清洗方法，其特征在于：所述对采集的建筑材料特征数据进行预处理和存储的操作步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的建筑材料数据结构化清洗方法，其特征在于：所述调用预处理的建筑材料特征数据与建筑材料标准特征数据采用识别算法进行匹配清洗，对匹配成功的建筑材料特征数据进行结构化存储；对匹配成功的建筑材料特征数据进行建筑材料异常特征数据清洗处理的操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的建筑材料数据结构化清洗方法，其特征在于：所述获取建筑材料异常特征数据并进行异常数据直观显示反馈的操作步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈成，许佳一，王剑锋，黄亮艳，
申请(专利权)人：浙江云程信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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