Vi introducerar begreppet statistisk förvrängning som ett viktigt mått för att mäta effektiviteten i datareningsstrategier. Vi använder detta mått för att föreslå ett brett tillämpligt men ändå skalbart experimentellt ramverk för utvärdering av datareningsstrategier längs tre dimensioner: förbättring av glitch, statistisk distorsion och kostnadsrelaterade kriterier. Befintliga mätvärden fokuserar på förbättring av fel och kostnader, men inte på de statistiska effekterna av datareningsstrategier. Vi illustrerar vårt ramverk för verkliga data, med en omfattande uppsättning experiment och analyser.
Dessutom definierade REF begreppet statistisk snedvridning som ett viktigt mått för att mäta effektiviteten hos datareningsstrategier, eftersom en rengöringsmetod kan medföra nya fel.
Statistical Distortion: Consequences of Data Cleaning
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}