面对数据延迟导致的问题，模型层应该如何设计
目前数据集成拿到的数据，基本都是t+1，有部分数据源会直接在原数据上修改，比如，我18.37未支付，18:38已支付并且已下单，18:39为已支付待发货，第二天拿过来的数据其实只有一条已支付待发货.
这些历史数据可能有用，但是不精确，我应该保留他们吗？或者怎么处理合适呢？
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发表文章、提出问题、分享经验、结交志同道合的朋友其实就是对历史数据的处理，需要结合具体的业务场景和分析目的进行考虑。
如果历史数据可以提供有用的信息，比如可以帮助建立模型、分析趋势或者支持决策等，那么可以考虑将其保留。但是，需要对数据进行清洗和加工，以使其更准确和可靠。
对于你提到的这种情况，可以考虑将18:37的未支付数据和18:39的已支付待发货数据合并，得到完整的订单信息。如果历史数据有多个时间点的记录，可以根据时间顺序将其按照时间顺序合并。同时，在数据清洗过程中，需要注意数据的一致性和准确性，比如可以进行数据去重、数据验证、异常值处理等，以确保最终的数据结果可靠。
2023-02-17 11:54:20赞同 1 展开评论 打赏
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