数据治理：搭好体系框架，是数据治理成功的关键
数据治理的框架体系是指一套结构化的方法和原则，用于指导组织在数据管理和数据资产管理方面的活动。它提供了一种系统化的方法，帮助组织规划、实施和监督数据治理，以确保数据的质量、安全、可用性和合规性。
筛斗数据清洗
数据清洗：大模型训练前的热身
大模型对数据的需求不仅仅涉及数量，更涵盖了数据质量。高质量数据不仅是模型发挥作用的关键，也构成了企业团队AI技术发展的壁垒。以大量的清洗过的网络数据预训练大模型，之后在精标数据上微调，将大模型数据适配到各个垂域是未来大模型应用和发展的趋势。
筛斗数据清洗：确保数据资产质量和价值的关键
数据清洗不应被视为一次性的任务，而是一个持续的、需要定期关注和更新的过程。只有通过持续的努力和投入，企业才能确保其数据资产保持最高的质量和可用性，为未来的成功铺平道路。
数据清洗在实际应用中需要注意哪些事项？
数据清洗是一个细致且复杂的过程，需要结合具体的业务场景和数据特点来制定策略。通过上述注意事项的指导，可以有效地提高数据清洗的质量和效率。
数据清洗的最佳实践是什么？
数据清洗的最佳实践包括一系列方法和步骤，旨在提高数据质量，确保数据分析的准确性和可靠性。以下是一些关键的最佳实践：
如何实施数据清洗：一个系统化的方法
在信息驱动的商业世界中，数据清洗是确保数据质量、增强分析准确性和支撑智能决策的关键步骤。实施数据清洗需要一个系统化的方法论，涉及多个阶段，从初步的数据审查到持续的质量控制。以下是实施数据清洗的详细步骤和方法。
筛斗数据：深耕数据清洗，赋能数据价值挖掘之旅
在大数据时代，数据如同一座未经开垦的金矿，蕴藏着丰富的价值。然而，原始数据往往杂乱无章、包含大量冗余与错误信息，唯有经过精心的数据清洗，才能真正提炼出高质量的数据原料，服务于商业洞察、政策制定与科学研究。在此背景下，筛斗数据技术研发团队以其专业实力与先进理念，聚焦数据清洗技术的研发与应用，旨在破除“数据迷雾”，激活数据潜能。
数据清洗——“脏”数据类型及清洗规则
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。
