DataWorks DI 这个项目怎么定义脏数据得？

在 DataWorks DI 项目中，脏数据通常是指不符合预期或不符合规范的数据。对于如何定义脏数据，具体的定义会根据业务需求和数据质量标准而定。以下是一些常见的脏数据定义的示例：

数据格式错误：数据不符合预期的格式要求，例如日期格式不正确、数字字段包含非数字字符等。

缺失值或空值：某些字段缺少必要的值，或者字段值为空。

数据范围错误：数据的值超出了预期的范围，例如年龄小于0或大于100。

重复数据：数据中存在重复的记录，可能是由于重复的主键值或部分字段的重复。

逻辑错误：数据的逻辑关系不符合业务逻辑，例如订单金额小于0、商品数量为负数等。

异常值：数据中存在异常的值，超过了正常的波动范围，例如温度超过极限值、异常的统计指标等。

对于定义脏数据，可以使用 DataWorks DI 提供的数据规则功能进行验证和筛选。您可以定义一系列的数据规则，根据数据的特征和业务需求，对数据进行规则匹配和判定，将符合规则的数据标记为脏数据，并进行相应处理，例如清洗、修复或剔除。

在 DataWorks DI 中，可以通过配置数据质量规则、使用数据质量监控和报告功能，对脏数据进行实时监控和分析，以便及时发现和处理数据质量问题。

需要注意的是，脏数据的定义和处理方式应根据具体业务场景和数据特征来确定。建议在项目中与相关的业务和数据负责人进行充分的讨论和协商，明确脏数据的定义和处理策略，以确保数据质量和业务需求的一致性。