数据仓库ETL工具——清洗和规范化（二）

过滤器及其度量 在数据体系中，总会有一些数据看起来没什么问题，一旦联系了上下文或者和其它数据放在一起就会发现数据存在问题，我们称这样的数据为异常数据。 在监测数据异常时，通常采用一下方式： 数据采样：对有问题的列进行分组，计算该表的行数，可以使用数据评估工具 约束类型：把各种不同类型的数据质量检查分为四大类型     √ 列属性约束：保证由源系统输入的数据包含系统的期望值，列属性约束检查的过滤器包

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