参考：http://www.biggorilla.org/zh-hans/walkt/
使用Magellan进行数据匹配过程如下：
假设有两个数据源为A和B，
A共有四列数据：（A_Column1，A_Column2，A_Column3，A_Column4）
B共有五列数据： (B_Column1，B_Column2，B_Column3，B_Column4，B_Column5)
假设A_Column1和B_Column1是相关的，而A_Column2和B_Column2相关的
1、首先建立合并列表
分别在A和B数据中建立一个混合列mixture
在A中 mixture = A_Column1 + A_Column2 就是把 A_Column1 和 A_Column2两列的数据合并到mixture列里面，
同理，在B中 mixture = B_Column1+ B_Column2
2、寻找一个候选集
这个过程就是使用重叠系数连接两个表，我们可以使用混合列创建所需的候选集（我们称之为C）。
注意：这个过程中threshold这个参数代码这要C这个集合中要创建一列_sim_score ，表示相似度分数，如何经过匹配_sim_score 的数据小于0.65，那么就是不合格的，说白了就是相识度很小，
threshold这个设置的过多大，导致可能C的集合很小，值越大代表数据相识度越大 ，threshold最大值是1，代表匹配数据完全一样，值越小代表数据相识度越小，因此这个值要根据选择的匹配列数进行设置。
3、指定要素
就是指定在py_entitymatching程序包中哪些列对应于各个数据帧中的要素
4、拦截工具故障排除
确保候选集足够松动，能够容纳并不十分接近的电影配对。如果不是这样，那么可能我们已经清除了可能潜在匹配的配对
5、从候选集采样
目标是从候选集中获取一个样本，并手动标记抽样候选者；也就是指定候选配对是否是正确的匹配。
要在导出的labeled.csv文件中增加一个label列，根据_sim_score列的数据和实际数据情况，来人为的判断是否是正确的匹配，如果是则在label列中填入数值1，否则，填入数值0
这个label.csv数据集合实际上作为下面机器学习一个训练集，因此这个label列数据之间影响下面机器学习的效果。