В эпоху принятия решений на основе данных качество данныхэто не вариантПроверки качества данных должны быть встроены в каждый этап конвейера данных.
В этом руководстве представлен практический список проверок качества данных , которые должен выполнять каждый специалист по работе с данными.
1. Проверка полноты
Полнота гарантирует наличие всех ожидаемых данных.
❏ Отсутствующие значения
-
Проверка : Определите нули или пробелы магазин в критических столбцах.
-
Действие : Ввести, пометить или удалить строки/столбцы с избыточным количеством отсутствующих данных.
❏ Уровень популяционной численности
-
Проверка : Измерьте процент непустых записей.
-
Действие : Установите пороговые значения для срабатывания оповещений, когда поля опускаются ниже приемлемых уровней.
2. Проверка уникальности
Проверки уникальности гарантируют, что записи, которые должны быть уникальными, не будут дублироваться.
❏ Обнаружение дубликатов строк
-
Проверка : Определите идентичные строки или дублирующиеся ключи.
-
Действие : Удалить или объединить дубликаты.
❏ Обеспечение уникального идентификатора
-
Проверка : убедитесь, что такие поля, как идентификатор Очистить список типов данных в машинном обучении пользователя и номер счета, действительно уникальны.
-
Действие : Добавить ограничения или индексы в базу данных.
3. Проверка согласованности
Согласованность гарантирует, что данные соответствуют правилам и ожидаемым взаимосвязям.
❏ Ссылочная целостность
-
Проверьте : внешние ключи должны ссылаться на существующие записи в связанных таблицах.
-
Действие : Используйте ограничения базы данных или скрипты проверки.
❏ Стандартизация ценностей
-
Проверьте : убедитесь, что форматирование одинаковое (например, форматы дат, коды стран).
-
Действие : Нормализовать или стандартизировать значения во время приема данных.
4. Проверка точности
Проверки точности подтверждают, отражают ли данные реальные значения.
❏ Проверка диапазона
-
Проверка : убедитесь, что числовые значения находятся в допустимых пределах.
-
Действие : Отметить выбросы или недействительные записи.
❏ Межотраслевая проверка
-
Проверка : Обеспечьте логическую Мобильный Лидер последовательность (например, дата поставки не может предшествовать дате заказа).
-
Действие : Создать правила бизнес-логики для проверки.
5. Проверки своевременности
Проверки своевременности гарантируют актуальность данных и их доступность при необходимости.
❏ Актуальность данных
-
Проверка : сравните временные метки, чтобы проверить актуальность.
-
Действие : Отслеживать и оповещать, если данные устаревают.
❏ Запланированное поступление данных
-
Проверка : убедитесь, что данные поступают в соответствии с графиками ETL или пакетной обработки.
-
Действие : Автоматизировать проверки с ведением журнала и оповещениями.
6. Проверка действительности
Проверки достоверности подтверждают, что данные соответствуют правильным форматам и типам.
❏ Обеспечение соблюдения типов данных
-
Проверка : проверка соответствия полей ожидаемым типам (например, целое число, дата).
-
Действие : Применить проверку схемы во время приема.
❏ Проверка формата
-
Проверка : используйте регулярные выражения для проверки форматов (например, адресов электронной почты, номеров телефонов).
-
Действие : Отклонить или исправить неверно сформированные записи.
Заключение
Регулярные проверки качества данных имеют решающее значение для поддержания доверия к вашим данным. Внедряя эти практические проверки — полноту, уникальность, согласованность, точность, своевременность и достоверность — вы создаете надежную основу для аналитики, машинного обучения и принятия решений .
Высококачественные данные — это не только технология, это дисциплина, процессы и непрерывный мониторинг. Сделайте качество данных приоритетом, и ваши идеи будут более сильными, надежными и гораздо более действенными.