数据匹配是指比较两组不同的数据并将它们相互匹配的过程。该过程的目的是查找引用相同实体的数据。很多时候，数据来自两个或更多不同的数据集，没有共同的标识符。但是数据匹配对于检测数据库中的重复数据也很有用。
数据匹配是如何工作的?
数据匹配试图解决的问题是知道两个“实体”实际上是相同的“实体”?执行数据匹配的方法有很多。通常，该过程基于数据匹配算法或编程循环，其中数据集的每一部分都要与其他数据集的每一部分进行比较和匹配。
有两种主要方式链接数据:
- 基于多个匹配标识符的确定性记录链接。
- 概率记录链接，基于多个标识符匹配的概率。
最常见的是概率数据匹配，因为确定性链接往往太不灵活。
首先，需要将数据排序或阻塞到具有相同属性的大小相似的块中。这些属性应该是不太可能改变的属性，如姓名、出生日期、颜色或形状。然后进行匹配。匹配可以通过多种方式进行。例如，名字可以按语音和字母进行匹配。
接下来，计算每个属性的相对权重，以衡量其重要性。然后是计算匹配概率的时候了。最后，通过算法调整每个属性的相对权重，得到总匹配权重。这就是结果:两个事物的概率匹配。
简化后，流程如下:
- 标准化数据。
- 选择不太可能改变的属性。
- 将数据按块排序。
- 通过概率进行匹配。
- 为匹配项赋值。
- 求和得到总权重。
随着时间的推移，目标是不断微调数据匹配算法，以获得更好的结果。
什么是数据匹配的需要?
数据匹配可以用于许多目的。例如，这是一种避免重复内容的方法。数据匹配在不同的类型中也很有用数据挖掘．数据匹配还可以用于识别两个数据集之间的链接。
数据匹配用例
数据匹配和数据库匹配的应用程序很多。以下是一些例子:
- 电子商务:在电子商务中，一个日常用例是所有平台比较价格。他们使用数据匹配来定位来自不同商店的相同产品，即使它们没有相同的描述。万博max手机网页登录
- 邮件列表:数据匹配会有所帮助清理电子邮件列表，以摆脱重复和脏数据。
- 医疗保健:将医疗记录与其他数据相匹配，以研究药物、治疗和环境等因素的影响。
- 欺诈检测:数据匹配可以帮助识别可疑的交易、行为和个人。
- 计算:数据匹配有助于优化计算过程。通过检测重复数据，重复数据删除算法有助于减少存储需求和网络数据传输。
数据匹配的好处
在处理大量数据时，通过数据匹配，可以执行更精确、更准确的搜索，并在更高级的级别上分析数据，得到更可靠的结果。数据匹配允许比较数据、识别模式和标记不正常情况。简而言之，数据匹配和数据库匹配有助于在广泛的行业和上下文中提高准确性、效率和遵从性。