模型训练数据质量控制方法论：端到端的数据质量保障体系

在大模型训练过程中，数据质量直接决定了模型性能。本文将分享一套端到端的数据质量控制方法论，帮助数据科学家构建可靠的数据管道。

1. 数据质量评估框架 首先建立多维度的评估体系：

• 完整性检查：统计缺失值比例，使用df.isnull().sum()识别空值字段
• 一致性验证：通过df.duplicated().sum()检测重复样本
• 合理性校验：基于业务规则过滤异常值，如年龄<0或文本长度超出合理范围

2. 可复现的数据清洗流程

import pandas as pd

def clean_data(df):
    # 删除完全重复行
    df = df.drop_duplicates()
    
    # 处理缺失值
    df = df.dropna(thresh=len(df)*0.8)  # 保留至少80%非空值的行
    
    # 异常值过滤
    df = df[df['age'] > 0]  # 年龄必须为正数
    
    return df

3. 持续监控机制 建立定期的数据质量报告，包括数据分布变化、异常值趋势等指标，确保训练数据的稳定性。