ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ    主管:中国乐凯集团有限公司    主办:北京乐凯科技有限公司

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面向大数据治理的质量管理与异常检测融合方法探究
乙安顺

摘要在新质生产力的推动下大数据已成为社会发展的核心驱动力数据质量管理与异常检测作为保障数据可信性与可用性的关键技术,对提升数据价值具有重要意义。本文基于大数据视角,系统梳理数据质量管理与异常检测的研究现状与关键技术,提出二者联合应用的原理,构建了从数据源头到应用端的全流程质量控制机制。研究结果表明:该融合机制能显著提升数据准确性,有效识别并处理数据异常,降低因数据质量引发的决策风险,为构建可靠、安全的大数据治理环境提供可行的技术路径。

【关键字】大数据;数据质量管理;异常检测技术
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