การตรวจจับความผิดปกติ

Introduction to Data Quality

Chrissy Bloom

Head of Enterprise Data Strategy & Governance

ความหมายของการตรวจจับความผิดปกติ

การตรวจจับความผิดปกติ: การใช้อัลกอริทึม machine learning เรียนรู้จากข้อมูลในอดีต เพื่อระบุปัญหาคุณภาพข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น

แว่นขยายพร้อมนาฬิกาแสดงการตรวจสอบต่อเนื่อง และลูกศรชี้ไปยังตารางที่ตรวจพบความผิดปกติ

Introduction to Data Quality

ประโยชน์ของการตรวจจับความผิดปกติ

ประโยชน์:

  • ตรวจสอบข้อมูลในวงกว้าง ไม่ใช่แค่องค์ประกอบข้อมูลสำคัญ
  • ต้องการความรู้ทางธุรกิจน้อย เพราะอัลกอริทึมเรียนรู้ลักษณะข้อผิดพลาดเอง
  • ตรวจจับ data drift และข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ชัดเจนได้

ไดอะแกรมแสดงแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง สื่อถึงการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลในวงกว้าง

Introduction to Data Quality

การนำการตรวจจับความผิดปกติไปใช้

  1. เมื่อมีข้อมูลจำนวนมาก
  2. เมื่อข้อมูลจำนวนมากต้องการการตรวจสอบคุณภาพ
    • ลดงานด้วยตนเองให้น้อยที่สุด
    • ตั้งค่าการตรวจสอบในวงกว้าง
    • ค้นหาความผิดปกติของข้อมูลโดยอัตโนมัติ

ข้อความสามแถวเกี่ยวกับการใช้งาน detective, preventative และ anomaly detection

Introduction to Data Quality

ตัวอย่างการตรวจจับความผิดปกติ

ตารางข้อมูลสองตาราง โดยตรวจพบความผิดปกติในแถวสุดท้าย

Introduction to Data Quality

มาฝึกกันเถอะ!

Introduction to Data Quality

Preparing Video For Download...