Towards a Holistic Data Preparation Tool

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-772855
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:: 10.5283/epub.77285

Restat, Valerie ; Klettke, Meike

; Störl, Uta

Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International
PDF - Veröffentlichte Version
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Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 28 Aug 2025 06:42

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Details

Dokumentenart:	Konferenz- oder Workshop-Beitrag (Nicht ausgewählt)
Open Access Art:	CC-Lizenz
Buchtitel:	Proceedings of the Workshops of the EDBT/ICDT 2022 Joint Conference
Verlag:	CEUR-WS.org
Sonstige Reihe:	CEUR Workshop Proceedings
Band:	3135
Datum:	2022
Institutionen:	Informatik und Data Science > Allgemeine Informatik > Data Engineering (Prof. Dr.-Ing. Meike Klettke)
Stichwörter / Keywords:	data preparation, data quality, data preprocessing, data wrangling, data cleaning
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Nein
Dokumenten-ID:	77285

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Data-driven systems and machine learning-based decisions are becoming increasingly important and are having an impact on our everyday lives. The prerequisite for this is good data quality, which must be ensured by preprocessing the data. However, a number of challenges arise in the process. These include the results of the process in terms of data quality, e.g., combating bias and ensuring ...

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