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随着社会经济的发展和大数据时代的到来,数据在人们日常生活中扮演的角色越来越重要。利用决策支持系统、客户关系管理系统（CRM）等数据库应用项目,我们可以从海量数据中提取更有价值的信息。然而,调查发现很多数据库应用项目的运行效果并不令人满意。数据数量增长的同时,数据质量的控制也给广大研究人员带来一定的困扰。人们越来越意识到,高质量的数据是商业成功的一个重要因素,而数据源中的“脏数据”是导致数据质量低的一个重要原因。为了保证高质量的数据,企业需要采取一系列措施来控制数据质量,并采用一定的手段来处理“脏数据”。然