基于工作流的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗模型構(gòu)建

張 輝，魏 東，喬 璐，李丹丹，張玉堯，鄭國清，馮 曉

（1. 河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所，河南鄭州 450002；2. 河南省智慧農(nóng)業(yè)工程技術(shù)研究中心，河南鄭州 450002）

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)清洗逐漸成為各行各業(yè)數(shù)據(jù)治理中面臨的重要工作[1?4]。統(tǒng)計(jì)年鑒是我國重要的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)資源，涉及眾多行業(yè)和領(lǐng)域，具有權(quán)威性和廣泛性。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域宏觀決策及科學(xué)研究往往需要大量多種類統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)作為支撐[5?8]。然而，各種類統(tǒng)計(jì)年鑒分年度獨(dú)立成冊，經(jīng)多年積累，具有體量大、文件格式多樣、指標(biāo)名稱不一致等特征，提取跨年鑒、跨年度、多指標(biāo)數(shù)據(jù)工作量大且繁瑣，嚴(yán)重阻礙了統(tǒng)計(jì)年鑒的分析利用效率。目前，運(yùn)用大數(shù)據(jù)理念實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)年鑒傳統(tǒng)功能的突破和拓展已成為年鑒工作者的共識[9?10]，數(shù)據(jù)清洗在其中扮演了關(guān)鍵角色。將分散的多年、多種類統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗整合成1 套高標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范數(shù)據(jù)集，以實(shí)現(xiàn)綜合快速查詢，對于提升統(tǒng)計(jì)年鑒分析利用效率具有重要作用。

國內(nèi)外很多學(xué)者對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗技術(shù)開展了研究，郝爽等[11]深入總結(jié)了數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)沖突、數(shù)據(jù)錯誤等數(shù)據(jù)噪音的檢測及消除技術(shù)研究進(jìn)展，已有研究成果表明，統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗已具備技術(shù)基礎(chǔ)。但是，統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)的清洗涉及多類數(shù)據(jù)噪音的檢測及消除，并需經(jīng)過一系列數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、比對，過程繁雜。采用流程化集成清洗是完成過程繁雜清洗任務(wù)的有效手段。工作流建模技術(shù)是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化和整合，提高工作效率的核心技術(shù)[12]，在網(wǎng)絡(luò)安全漏洞管理[13]、建筑市場監(jiān)管[14]、工業(yè)設(shè)計(jì)過程管理[15]、ERP 實(shí)施流程和業(yè)務(wù)管理[16]等眾多領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。武小平等[17]使用JavaEE 的分層模式和組件技術(shù)構(gòu)建了一個基于工作流程的通用、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)，但該系統(tǒng)通過編程實(shí)現(xiàn)，技術(shù)門檻高。近年來，OpenRefine、Trifacta Wrangler、DataKleenr、Alteryx、KNIME、Rapid Miner、Weka 等非編程式可視化數(shù)據(jù)清洗、挖掘軟件的出現(xiàn)，使得不懂編程的業(yè)務(wù)人員零代碼完成數(shù)據(jù)清洗成為可能。其中，OpenRefine、Trifacta Wrangler、DataKleenr 功能較為單一，完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)清洗任務(wù)需聯(lián)合多個軟件；Alteryx、KNIME、Rapid Miner、Weka 為綜合型數(shù)據(jù)自助分析平臺，可完成數(shù)據(jù)清洗、挖掘、分析、可視化展示等全過程[18?19]?；谝陨戏治?，提出采用Alteryx 建立基于工作流的數(shù)據(jù)清洗模型的方案清洗統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)。

《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》等全國31個?。ㄊ?、區(qū)）統(tǒng)計(jì)年鑒是我國最全面、最具權(quán)威性的綜合統(tǒng)計(jì)年鑒，全面反映全國及各省（市、區(qū)）經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展情況，被農(nóng)業(yè)領(lǐng)域研究人員廣泛引用。鑒于此，以2000—2018 年上述統(tǒng)計(jì)年鑒為例，研究基于工作流的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗模型構(gòu)建方法，以期實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)的高效整合，并為其他各類復(fù)雜數(shù)值類型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的清洗提供參考。

1 材料和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

通過統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)下載、購買等方式收集2000—2018 年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》等全國31 個?。ㄊ小^(qū)）統(tǒng)計(jì)年鑒。年鑒數(shù)據(jù)整體情況如下：（1）數(shù)據(jù)體量大。包含33 萬個文件、120 萬張表單，總?cè)萘窟_(dá)21 GB。（2）數(shù)據(jù)更新速度快。每年新增6 萬多張表單。（3）數(shù)據(jù)格式多樣。包含html、xml、xls、xlsx、pdf 等多種格式。（4）文件呈現(xiàn)形式不確定。每個文件包含單張或多張表單，每張表單也可能由單張或多張表組成，例如從河南省統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)下載《河南統(tǒng)計(jì)年鑒（2017）》中“表7-13 河南與國外結(jié)成友好城市一覽表”得到的“0713.xls”文件中包含了1 張表單“Sheet1”，“Sheet1”由左右排列的2張表組成。為便于清洗，采用開源的第三方工具DocToText 和基于Visual Basic 的腳本語言（Microsoft Visual Basic Script Edition，VBS）編程的方式將統(tǒng)計(jì)年鑒原始文件批量轉(zhuǎn)換成xlsx 格式，按省份和年度分類存放于統(tǒng)一目錄。

1.2 數(shù)據(jù)特征分析

《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》與各?。ㄊ小^(qū)）統(tǒng)計(jì)年鑒存在整體架構(gòu)、統(tǒng)計(jì)口徑及數(shù)據(jù)不一致等問題；不同?。ㄊ?、區(qū)）統(tǒng)計(jì)年鑒，也存在內(nèi)容設(shè)置、整體架構(gòu)、統(tǒng)計(jì)專題、指標(biāo)內(nèi)容不一致等問題[20]。隨著經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展變化，同一年鑒不同年度部分統(tǒng)計(jì)指標(biāo)也發(fā)生了變遷[21]。正確解讀統(tǒng)計(jì)年鑒內(nèi)容架構(gòu)[22]、主體分類[23]、指標(biāo)體系[24]等特征是做好統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗工作的前提。另外，統(tǒng)計(jì)年鑒還具有如下特征：指標(biāo)數(shù)值有整數(shù)、科學(xué)計(jì)數(shù)、小數(shù)、分?jǐn)?shù)、比值、字符等多種類型；不同年度、不同種類年鑒同一指標(biāo)的計(jì)量單位可能存在不一致現(xiàn)象；指標(biāo)在時間上包含年鑒年度、統(tǒng)計(jì)年度、指標(biāo)期間、月份數(shù)據(jù)等各種類型；指標(biāo)在空間上除按全國和各省、自治區(qū)、直轄市、市（縣）分組外，還有按東、中、西部及東北地區(qū)分組，按京津冀及長江經(jīng)濟(jì)帶分組等多種分組方式。經(jīng)分析，統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)可通過指標(biāo)名稱、計(jì)量單位、指標(biāo)數(shù)值、時間特征、空間特征和數(shù)據(jù)來源6個維度來規(guī)范標(biāo)識。

對單表數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范化處理及提取是統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗的關(guān)鍵。統(tǒng)計(jì)年鑒典型單表如圖1所示，依據(jù)圖1 中的十字線可將單表拆分為4 個區(qū)域。左上部分為表指標(biāo)區(qū)域，通常包含表名稱、表年度、表單位、表計(jì)算方法、表空間；左下部分為行指標(biāo)區(qū)域，通常包含行名稱、行單位、行年度、行計(jì)算方法、行空間；右上部分為列指標(biāo)區(qū)域，通常包含列名稱、列單位、列年度、列計(jì)算方法、列空間。從以上3 個區(qū)域提取指標(biāo)名稱、計(jì)量單位及數(shù)據(jù)對應(yīng)的時間和空間特征。右下部分為數(shù)值區(qū)域，提取指標(biāo)數(shù)值。

圖1 《河南統(tǒng)計(jì)年鑒（2013）》典型單表示例Fig.1 Typical sigle table example in Henan Statistical Yearbook（2013）

指標(biāo)名稱提取較為復(fù)雜，通常涉及到行指標(biāo)、列指標(biāo)甚至表指標(biāo)信息。如《中國統(tǒng)計(jì)年鑒（2017）》中“12—4 主要農(nóng)業(yè)機(jī)械擁有量（年底數(shù)）”的指標(biāo)名稱來自行指標(biāo)，并被拆分在多個單元格中；“20—18 按國際標(biāo)準(zhǔn)分類的發(fā)明和實(shí)用新型專利申請受理數(shù)與授權(quán)數(shù)”的指標(biāo)名稱需要將表指標(biāo)、行指標(biāo)和列指標(biāo)組合后形成。同一指標(biāo)名稱在不同表中的提取方式也有所不同。如《中國統(tǒng)計(jì)年鑒（2017）》中“12—1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件與農(nóng)作物播種面積”和“12—4主要農(nóng)業(yè)機(jī)械擁有量（年底數(shù)）”的“大中型拖拉機(jī)”“大中型拖拉機(jī)配套農(nóng)具”等指標(biāo)名稱需分別在行指標(biāo)和列指標(biāo)中提取。不同年度年鑒中同一指標(biāo)名稱的表述也可能不一致。如《中國統(tǒng)計(jì)年鑒（2017）》中“1—2 國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展總量與速度指標(biāo)”的指標(biāo)名稱“總?cè)丝冢昴薄俺擎?zhèn)人口”“就業(yè)人員數(shù)”分別等同《中國統(tǒng)計(jì)年鑒（2001）》中“2—3 國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展總量與速度指標(biāo)”的指標(biāo)名稱“年底總?cè)丝凇薄笆墟?zhèn)人口”“從業(yè)人員數(shù)”。除上述情況外，還有其他特殊情況導(dǎo)致指標(biāo)名稱提取復(fù)雜。

1.3 數(shù)據(jù)清洗模型構(gòu)建

在分析統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)特征后，采用Alteryx Designer 2019.2 學(xué)習(xí)版，基于工作流技術(shù)構(gòu)建統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗模型。Alteryx Designer 的基本工作原理是將數(shù)據(jù)處理過程工具化，將輸入、轉(zhuǎn)換、取樣、模型、匹配、評估、驗(yàn)證、導(dǎo)出等數(shù)據(jù)清洗過程通過其內(nèi)置工具或自定義宏采用流的方式關(guān)聯(lián)起來，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗全過程自動化。本研究構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗模型如圖2所示。模型包含提取目錄及文件、提取文件中的表單、提取表單中表的內(nèi)容、數(shù)據(jù)清洗及規(guī)范、規(guī)范標(biāo)識數(shù)據(jù)的6個維度、數(shù)據(jù)重組和數(shù)據(jù)輸出共7個步驟。

圖2 統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗工作流模型Fig.2 Workflow model of statistical yearbook data cleaning

模型建立匹配數(shù)據(jù)字典對統(tǒng)計(jì)年鑒中指標(biāo)名稱、計(jì)量單位及空間區(qū)域表述等不一致問題進(jìn)行了規(guī)范。為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗全過程可追溯，模型所有中間步驟及最終清洗結(jié)果均記錄了每條數(shù)據(jù)的文件及表單來源，所在表的行、列等原始信息，建模中可隨時對各階段清洗結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。為提高數(shù)據(jù)清洗效率，將提取目錄及文件等重復(fù)流程制作成自定義宏，進(jìn)行循環(huán)調(diào)用。

1.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

1.4.1 重復(fù)指標(biāo)數(shù)據(jù)處理 對于指標(biāo)數(shù)值一致的重復(fù)數(shù)據(jù)刪除重復(fù)即可，對于指標(biāo)數(shù)值不一致的重復(fù)數(shù)據(jù)，取值規(guī)則為：（1）出版時間不同，取最新版年鑒的指標(biāo)數(shù)值。（2）同期出版，取高級別年鑒的指標(biāo)數(shù)值。（3）有修訂說明，取修訂后年鑒的指標(biāo)數(shù)值。（4）重復(fù)多次，取出現(xiàn)次數(shù)最多的指標(biāo)數(shù)值。（5）有多個不同指標(biāo)數(shù)值，指標(biāo)數(shù)值取中位數(shù)。

1.4.2 數(shù)據(jù)清洗質(zhì)量驗(yàn)證 從以下3個方面對數(shù)據(jù)清洗質(zhì)量進(jìn)行驗(yàn)證：（1）模型構(gòu)建過程中的隨機(jī)驗(yàn)證。隨機(jī)驗(yàn)證數(shù)據(jù)清洗階段性成果的正確性及匹配數(shù)據(jù)字典設(shè)置的全面性，隨時修改模型及完善匹配數(shù)據(jù)字典，及時避免錯誤發(fā)生。（2）最終清洗結(jié)果的單指標(biāo)驗(yàn)證。在最終清洗結(jié)果中選擇單個指標(biāo)名稱，從時間和空間2 個維度對統(tǒng)一計(jì)量單位后的指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行時序比較驗(yàn)證。如指標(biāo)數(shù)值序列通常隨時間呈規(guī)律性變化，若某一指標(biāo)數(shù)值某年度發(fā)生超出正常范圍的突變，則追溯檢查該指標(biāo)數(shù)值出現(xiàn)質(zhì)量問題的原因，從而修正完善模型。（3）最終清洗結(jié)果中關(guān)聯(lián)關(guān)系指標(biāo)的驗(yàn)證。如人均國民生產(chǎn)總值與國民生產(chǎn)總值和常住人口之間具有關(guān)聯(lián)關(guān)系，當(dāng)由國民生產(chǎn)總值和常住人口計(jì)算得到的人均國民生產(chǎn)總值與清洗提取的人均國民生產(chǎn)總值差距較大時，則需追溯檢查這3 個指標(biāo)數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差或錯誤的原因。

2 統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗模型構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析

2.1 單表數(shù)據(jù)分區(qū)拆分

單表數(shù)據(jù)分區(qū)拆分的關(guān)鍵是標(biāo)識出數(shù)值區(qū)域，如圖1中十字線右下角第1個數(shù)字（284 152）對應(yīng)的單元格為數(shù)值區(qū)域的起始單元格，即表4 個區(qū)域拆分點(diǎn)所在單元格。單表分區(qū)拆分流程如圖3 所示。首先，提取單表數(shù)據(jù)，新增2列用于標(biāo)識表中每個單元格數(shù)據(jù)對應(yīng)的行列序號。然后，取第1 個數(shù)值所在單元格作為初始拆分點(diǎn)進(jìn)行拆分，定位數(shù)值區(qū)域每個單元格數(shù)值對應(yīng)的行和列屬性，將2 維矩陣表按行和列轉(zhuǎn)置為1維表來表達(dá)每個數(shù)值與其對應(yīng)行區(qū)域和列區(qū)域的關(guān)系（圖4）。轉(zhuǎn)置的同時，新增1列對單元格中的數(shù)值進(jìn)行字符轉(zhuǎn)數(shù)值再轉(zhuǎn)字符操作，若新增列值與單元格中的數(shù)值相同，則此單元格中數(shù)值為有效數(shù)值，否則為非數(shù)值區(qū)域數(shù)據(jù)。另外，為區(qū)分行指標(biāo)區(qū)域和列指標(biāo)區(qū)域出現(xiàn)的數(shù)值為年度信息還是指標(biāo)數(shù)值，還需判別整行及整列的數(shù)值是否全在1900—2020內(nèi)，若是則標(biāo)識該行或列為年度信息，否則標(biāo)識為指標(biāo)數(shù)值。最后，依據(jù)最終獲取的數(shù)值區(qū)域的行最小值和列最小值所對應(yīng)的單元格作為拆分點(diǎn)，將單表拆分為表指標(biāo)、列指標(biāo)、行指標(biāo)、數(shù)值區(qū)域四部分。

圖3 單表分區(qū)拆分流程Fig.3 Partitioning process of single table

圖4 單表數(shù)據(jù)矩陣轉(zhuǎn)置Fig.4 Data matrix transposition of single table

2.2 單表數(shù)據(jù)分區(qū)提取

首先，提取表指標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù)，提取流程如圖5所示。使用正則表達(dá)式(表|d+-d+.*)提取“以數(shù)字開頭+中文”或“表+數(shù)字+中文”的表名稱信息為table_name 列，表名稱中通常含有指標(biāo)名稱、指標(biāo)年度、指標(biāo)所屬區(qū)域等信息。使用正則表達(dá)式(19|20d{2})提取年度信息為table_year 列；使用正則表達(dá)式((?<=單位：).*)提取計(jì)量單位信息為table_unit列。

圖5 單表表指標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù)提取流程Fig.5 Table indicator regional data extraction process of single table

其次，提取行、列指標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù)。以列指標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù)提取為例，因列指標(biāo)信息通常分散于同一列的不同行單元格內(nèi)，要先將同一列不同行的單元格數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，提取列名稱信息為col_name 列；再用正則表達(dá)式提取列年度信息為col_year 列、列計(jì)量單位信息為col_unit 列，若無這些信息則輸出空值null。類似，提取行名稱信息row_name 列、行年度信息row_year列、行計(jì)量單位信息row_unit列。

最后，以文件名FileName 為關(guān)鍵列，對表指標(biāo)區(qū)域、行指標(biāo)區(qū)域和列指標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行交集處理。合并table_name、col_name 和row_name 列為con_name 列，合并table_year、col_year 和row_year 列為con_year 列，合并table_unit、col_unit 和row_unit列為con_unit 列。 再以con_name、con_year 和con_unit 列為關(guān)鍵列與數(shù)值區(qū)域進(jìn)行交集運(yùn)算，初步完成單表提取。圖6為年鑒單表數(shù)據(jù)提取流程。

2.3 制作單表數(shù)據(jù)提取宏批量提取單表數(shù)據(jù)

鑒于單表數(shù)據(jù)提取方法基本一致，將單表數(shù)據(jù)提取流程制作成自定義宏，即可將所有類似單表通過循環(huán)調(diào)用宏的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)批量提取及合并輸出。圖7為年鑒單表數(shù)據(jù)提取宏的工作流程。為節(jié)約時間，可先隨機(jī)提取33萬個原始文件中的1%，利用制作的宏提取數(shù)據(jù)后追溯驗(yàn)證并修正宏，之后再進(jìn)行所有單表數(shù)據(jù)的正式提取。圖8為隨機(jī)抽取文件循環(huán)調(diào)用宏批量提取單表數(shù)據(jù)的流程。

圖7 單表數(shù)據(jù)提取宏Fig.7 Data extraction macro of single table

圖8 隨機(jī)抽取文件循環(huán)調(diào)用宏批量提取單表數(shù)據(jù)Fig.8 Randomly extracting file and recycling macro to extract data of single table

2.4 建立匹配數(shù)據(jù)字典規(guī)范標(biāo)識數(shù)據(jù)

2.4.1 指標(biāo)名稱匹配數(shù)據(jù)字典 鑒于不同年度、不同年鑒統(tǒng)計(jì)指標(biāo)名稱表述上略有差別，建立指標(biāo)名稱匹配數(shù)據(jù)字典進(jìn)行規(guī)范（表1）。如將國民生產(chǎn)總值、國內(nèi)生產(chǎn)總值、GDP統(tǒng)一規(guī)范為國民生產(chǎn)總值。

表1 指標(biāo)名稱匹配數(shù)據(jù)字典（部分內(nèi)容）Tab.1 Indicator name matching data dictionary（partial contents）

2.4.2 計(jì)量單位匹配數(shù)據(jù)字典 為統(tǒng)一指標(biāo)計(jì)量單位，以基本計(jì)量單位作為清洗后的計(jì)量單位，按照計(jì)量單位與基本計(jì)量單位的換算系數(shù)，建立計(jì)量單位匹配數(shù)據(jù)字典進(jìn)行規(guī)范（表2）。如某指標(biāo)計(jì)量單位在某些年度為萬元，而在另一些年度為億元，將基本計(jì)量單位設(shè)置為元，則換算系數(shù)分別是10 000和100 000 000。

表2 計(jì)量單位匹配數(shù)據(jù)字典（部分內(nèi)容）Tab.2 Measurement unit matching data dictionary（partial contents）

2.4.3 空間區(qū)域名稱匹配數(shù)據(jù)字典 為統(tǒng)一年鑒空間區(qū)域名稱，建立空間區(qū)域名稱匹配數(shù)據(jù)字典進(jìn)行規(guī)范（表3）。如將內(nèi)蒙、內(nèi)蒙古、內(nèi)蒙古自治區(qū)、內(nèi)蒙自治區(qū)、蒙統(tǒng)一規(guī)范為內(nèi)蒙古自治區(qū)。

表3 空間區(qū)域名稱匹配數(shù)據(jù)字典（部分內(nèi)容）Tab.3 Spatial region name matching data dictionary（partial contents）

2.4.4 利用匹配數(shù)據(jù)字典規(guī)范標(biāo)識數(shù)據(jù) 圖9為利用匹配數(shù)據(jù)字典規(guī)范標(biāo)識數(shù)據(jù)的流程。在用匹配數(shù)據(jù)字典對提取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配前，要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其中，主要包括將所有全角字符轉(zhuǎn)換為半角，去掉所有空格和非法字符（如換行符、回車符）等。

圖9 利用匹配數(shù)據(jù)字典規(guī)范標(biāo)識數(shù)據(jù)Fig.9 Identifying data by matching data dictionary

2.5 年鑒清洗結(jié)果

利用構(gòu)建的數(shù)據(jù)清洗模型將本研究中分散獲取的容量達(dá)21 GB、包含33 萬個文件和120 萬張表單的統(tǒng)計(jì)年鑒原始數(shù)據(jù)最終整合成1 套包含6 000多萬條指標(biāo)數(shù)據(jù)序列的高標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范數(shù)據(jù)集。每條指標(biāo)數(shù)據(jù)都清楚地由指標(biāo)名稱、計(jì)量單位、指標(biāo)數(shù)值等6個維度標(biāo)識，實(shí)現(xiàn)了不同年度、不同年鑒數(shù)據(jù)的綜合快速查詢。圖10 為最終輸出的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗結(jié)果。采用Win10 操作系統(tǒng)，16 GB 內(nèi)存的筆記本電腦，構(gòu)建的基于工作流的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗模型，用時4～5 h 即完成本研究中統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗任務(wù)，高效便捷。

圖10 統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)最終清洗結(jié)果Fig.10 Final cleaning results of statistical yearbook data

3 結(jié)論與討論

目前，對多年度、多種類統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗的研究較少。本研究采用Alteryx Designer 2019.2 學(xué)習(xí)版，以拖拽控件到面板并設(shè)置控件屬性的可視化操作方式構(gòu)建了基于工作流的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗模型，實(shí)現(xiàn)了2000—2018 年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》等全國31 個?。ㄊ?、區(qū)）統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)的清洗。經(jīng)測試，模型同樣勝任《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國旅游年鑒》等其他統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)的清洗。本研究為統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)清洗及整合提供了一套易操作且靈活性強(qiáng)的解決方案。

另外，本研究建立的模型還有如下不足之處有待解決：對于Excel 中的嵌套表和含有多張表的表單，需拆分成單張表處理。不適用于非數(shù)值型數(shù)據(jù)的清洗。數(shù)據(jù)清洗過程高度依賴人工建立的匹配數(shù)據(jù)字典規(guī)范標(biāo)識數(shù)據(jù)，字典完備性直接決定數(shù)據(jù)清洗準(zhǔn)確性。下一步計(jì)劃開展Alteryx Designer 掛接人工智能（Artificial intelligence，AI）開展結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動處理方面的研究，以期進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)清洗模型構(gòu)建效率。