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在移动、集成和转换数据时,确保数据质量符合适当的标准也很重要。
FME有许多用于数据验证的工具和转换器。有些是专门为数据验证设计的,比如GeometryValidator和AttributeValidator转换器。其他的(如本教程所示)并不特定于数据验证,但可以用于此目的。
在评估数据质量时,有三种技术可以应用:
本教程中的每个示例都包含关于如何识别、量化和修复所讨论的问题的信息。
本教程将涵盖数据验证和QA的几个不同领域。
注意:如果下面的要点还没有一个链接,他们仍然在进展中的工作。
这些几何图形本身是不好的,而不是不合格的网络或覆盖的一部分。这包括:
这些特性具有某种形式的重复。这包括:
通常非常小的特征表示糟糕的几何和/或拓扑结构。这包括:
这些都是与连续多边形覆盖相关的问题。这包括:
这些都是与线性网络相关的问题。这包括:
这些地理特征包含某种形式的逻辑问题,例如由多边形表示的道路或穿过湖泊的自行车道。这包括:
这些属性具有某种形式的逻辑错误。这包括:
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