本发明涉及数据处理，具体为一种基于大数据的数据质量校验与修复方法。
背景技术：
1、大数据已经成为当今信息社会中的重要资源和驱动力。大数据的广泛收集和应用为企业和组织提供了巨大的机会，但也带来了数据质量的挑战。数据质量问题包括数据的准确性、完整性、一致性和可信度等方面，而异常数据更是一种常见的数据质量问题。异常数据可能是由于各种原因引起的数据错误、噪声或异常值。这些异常数据可能会对数据分析、决策和业务流程产生负面影响。例如，在金融领域，异常数据可能导致错误的风险评估和交易决策。在制造业中，异常数据可能导致不准确的质量控制和产品缺陷。
2、目前，针对大数据的数据质量校验和异常数据修复已经提出了一些方法和技术。数据质量校验方法可以通过定义和应用一系列规则和指标来评估数据的质量。这些方法可以帮助发现数据中的不一致性、缺失值、重复项和异常值等问题。然而，现有的方法在处理大规模和高维度数据时面临挑战，因为数据规模和复杂性可能导致计算和存储的困难。
3、因此，需要一种创新的数据质量校验和异常数据修复方法，能够有效应对大数据环境下的挑战。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于大数据的数据质量校验与修复方法，本发明旨在解决现有技术中存在的问题，并提供一种综合的解决方案，能够准确评估数据质量并自动化地修复损坏或不完整的数据，从而提高大数据的可信度和可用性。
2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于大数据的数据质量校验与修复方法，包括以下步骤：
3、s1.用户根据自身需求选择系统提供的质量规则模板和/或自定义规则来定义质量任务，进行数据质量评估的规则设定。
4、s2.定义相关规则、指标、质量模板和质量任务，对大数据集的准确性、完整性、一致性和可信度展开评估，用户根据实际情况自定义规则和指标并应用于校验流程，通过技术手段自动检测异常数据。
5、s3.用户选择自定义修复模板和/或基于算法学习正常模式来修复异常数据，采用适当的修复技术恢复数据完整性和准确性。
6、s4.生成数据质量报告及可视化内容，为用户呈现数据质量状况，辅助其发现问题和制定改进措施，支持后续的数据分析和决策。
7、优选的，所述s1中用户自定义规则时，能够详细设定数据字段的取值范围、数据格式要求、数据重复出现的条件限制。
8、优选的，所述s2中自定义的规则和指标包括但不限于数据的缺失值比例上限、数值分布的合理区间、数据之间的相关性程度要求。
9、优选的，所述s3中修复方法包括数据插补、数据推断和数据纠错等技术，以恢复数据的完整性和准确性，通过建立复杂的数据模型，结合历史数据特征和趋势，预测异常数据的合理取值范围。
10、优选的，所述s4中生成的数据质量报告包含数据质量的综合评分、各项校验指标的详细得分情况、异常数据的具体分布位置和数量。
11、优选的，还包括在整个数据质量校验与修复过程中，实时监控数据的动态变化，根据数据的新增、修改和删除等操作，自动调整校验规则和修复策略。
12、优选的，还包括在完成数据质量校验与修复操作后，对修复后的结果进行严格的回溯验证，通过与原始数据和预期质量标准的对比，确保数据质量得到显著且稳定的提升。
13、优选的，一种基于大数据的数据质量校验与修复系统，包括
14、规则模板模块，用于支持用户定义和管理数据质量校验规则；
15、数据质量校验模块，用于评估大数据集中的数据质量；
16、异常数据修复模块，用于自动化地修复大数据集中的异常数据；
17、数据质量报告和可视化模块，用于根据数据质量校验和异常数据检测的结果，生成详细的数据质量报告，并提供可视化的图表和统计信息。
18、本发明提供了一种基于大数据的数据质量校验与修复方法。具备以下有益效果：
19、1、本发明通过数据质量校验和异常数据修复，能够有效提高大数据集的数据质量。通过准确评估数据的准确性、完整性、一致性和可信度等方面，并修复异常数据，可以减少数据错误和噪声的影响，提高数据的准确性和可靠性。
20、2、本发明数据质量校验和异常数据修复的过程能够帮助用户发现并解决数据中的异常和错误，确保数据的可靠性和一致性。提供可信的数据基础，有助于用户做出准确的数据分析和决策，大数据集的可信度得到增强。
21、3、本发明可为数据分析和决策提供可靠的支持。通过改善数据质量，去除异常数据的干扰，用户能够获得更准确、一致和可靠的数据结果。这有助于用户做出更明智的决策，提高工作效率和业务竞争力。
22、4、本发明利用机器学习、数据挖掘和模式识别等先进技术，实现了异常数据检测和修复的自动化和智能化。用户无需手动处理大数据集中的异常数据，而是依靠发明中的算法和模型，实现自动化修复，节省了时间和人力成本。
23、5、本发明中的规则模板模块提供了灵活的规则定制和管理功能，用户可以根据具体需求和应用场景，自定义和调整数据质量校验规则。这使得发明具备了适应不同行业和领域的能力，并能够满足不断变化的数据质量需求。
1.一种基于大数据的数据质量校验与修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据质量校验与修复方法，其特征在于，所述s1中用户自定义规则时，能够详细设定数据字段的取值范围、数据格式要求、数据重复出现的条件限制。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据质量校验与修复方法，其特征在于，所述s2中自定义的规则和指标包括但不限于数据的缺失值比例上限、数值分布的合理区间、数据之间的相关性程度要求。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据质量校验与修复方法，其特征在于，所述s3中修复方法包括数据插补、数据推断和数据纠错等技术，以恢复数据的完整性和准确性，通过建立复杂的数据模型，结合历史数据特征和趋势，预测异常数据的合理取值范围。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据质量校验与修复方法，其特征在于，所述s4中生成的数据质量报告包含数据质量的综合评分、各项校验指标的详细得分情况、异常数据的具体分布位置和数量。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据质量校验与修复方法，其特征在于，还包括在整个数据质量校验与修复过程中，实时监控数据的动态变化，根据数据的新增、修改和删除等操作，自动调整校验规则和修复策略。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数据质量校验与修复方法，其特征在于，还包括在完成数据质量校验与修复操作后，对修复后的结果进行严格的回溯验证，通过与原始数据和预期质量标准的对比，确保数据质量得到显著且稳定的提升。
8.一种基于大数据的数据质量校验与修复系统，使用如权利要求1-7任一项所述的一种基于大数据的数据质量校验与修复方法，其特征在于，包括规则模板模块，用于支持用户定义和管理数据质量校验规则；
