In this section, we describe how we

In this section, we describe how we used the CODA approach to solve data harmonization and integration for the HTS
datasets of section II. To perform this harmonization project,
we started by investigating provided data documentation to
identify nature of the available disparate data, see if there are
any commonalities in the data e.g. locale and demographics,
what are the collection methods and how they differ, find any
missing data fields, examine aggregation levels, and investigate
if there is any difference in the terminology used for each
dataset (step 1 in Figure 1). This step contributed to the bulk
of our data preparation for the cleansing task, i.e. identify and
remove any inconsistencies. It was an important step as success and failure of data integration frameworks is dependent
on understanding the data’s context-sensitive meaning and the
quality of the data [21]. This cleansing process can sometimes
take up to 80 percent of the work [22].

Kết quả (Việt) 1:

Trong phần này, chúng tôi mô tả cách chúng tôi sử dụng phương pháp tiếp cận CODA để giải quyết hài hoà dữ liệu và hội nhập cho các HTSdatasets của phần II. Để thực hiện dự án này hài hòa,chúng tôi bắt đầu bằng cách điều tra cung cấp tài liệu dữ liệu đểxác định bản chất của các dữ liệu khác nhau có sẵn, xem cóbất kỳ commonalities ở dữ liệu ví dụ như miền địa phương và nhân khẩu học,những gì các phương pháp thu thập và làm thế nào họ khác nhau, tìm thấy bất kỳthiếu các trường dữ liệu, kiểm tra mức độ kết hợp và điều traNếu có bất kỳ sự khác biệt trong các thuật ngữ được sử dụng cho mỗisố liệu (bước 1 trong hình 1). Bước này đã đóng góp cho số lượng lớnchúng tôi chuẩn bị dữ liệu đối với nhiệm vụ làm sạch, tức là xác định vàloại bỏ bất kỳ mâu thuẫn. Đó là một bước quan trọng như là sự thành công và thất bại của dữ liệu tích hợp khung phụ thuộctrên sự hiểu biết ý nghĩa context-sensitive các dữ liệu và cácchất lượng của các dữ liệu [21]. Quá trình làm sạch này có thể đôi khiđi lên đến 80 phần trăm của tác phẩm [22].