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학술저널
저자정보
Yong Ki Kim (Chungbuk National University) Keon Myung Lee (Chungbuk National University)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.15 No.4
발행연도
2015.12
수록면
289 - 294 (6page)

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Data analysts explore collections of data to search for valuable information using various techniques and tricks. Garbage in, garbage out is a well-recognized idiom that emphasizes the importance of the quality of data in data analysis. It is therefore crucial to validate the data quality in the early stage of data analysis, and an effective method of evaluating the quality of data is hence required. In this paper, a method to visually characterize the quality of data using the notion of a saliency score is introduced. The saliency score is a measure comprising five indexes that captures certain aspects of data quality. Some experiment results are presented to show the applicability of proposed method.
#Data analysis #Visualization #Data quality analysis #Data quality metrics

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Proposed Data Quality Evaluation Index
4. Data Quality Visualization Using Saliency Scores
5. Experiments
6. Conclusions
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Leo L. Pipino / 2002 / Data quality assessment / Communications of the ACM 45 (4) : 211 ~ Crossref [학술대회논문] - B. Heinrich / 2007 / How to measure data quality? A metric-based approach / Proceedings of the 28th International Conference of Information Systems (ICIS) : 1 ~ 15 google schola [보고서] - US Environmental Protection Agency / 2006 / Data quality assessment:statistical methods for practitioners google schola [단행본] - A. D. Chapman / 2005 / Principles of Data Quality / Global Biodiversity Information Facility google schola [학술지(정기간행물)] - R. Y. Wang / 1996 / Beyond accuracy : what data quality means to data consumers / Journal of Management Information Systems 12 (4) : 5 ~ 33 google schola

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