数据验证、标准化和数据丰富

3）数据验证、标准化和数据丰富。要实现实体的解析，数据必须

尽可能保持一致。这至少需要减少格式上的变化和数据值调整，输入数

据的一致性能有效减少关联记录的风险和错误。准备过程如下：

①验证。识别那些被证明是错误的或可能是不正确或默认的数据

（如删除明显的假电子邮件地址）。

②标准化。确保数据内容符合标准参考数据值（如国家代码）、标

准的格式（如电话号码）或字段（如地址）。

③数据丰富。添加可以改进实体解析服务的属性（如关联公司记录

中的邓白氏公司的邓氏编码DUNS与通用公司的终极编码Ultimate

DUNS）、个人记录中的Acxiom或Experian消费者编码）。

表10-9说明了对表10-8中示例数据进行清洗和标准化的结果，具有

不同格式的地址现在已经可以被识别为是相同的地址，电话号码也已经

被转换为标准格式。