数据质量评估指标体系构建指南

数据质量评估指标体系构建指南

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将构建一套完整的数据质量评估指标体系，并提供可复现的实现方案。

核心评估维度

1. 完整性检查

import pandas as pd
import numpy as np

def check_completeness(df):
    completeness = (df.count() / len(df)) * 100
    return completeness

# 使用示例
# completeness_report = check_completeness(your_dataframe)

2. 一致性验证

# 检查数据类型一致性
def validate_consistency(df):
    consistency_check = {}
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':
            consistency_check[col] = df[col].str.len().min()
    return consistency_check

3. 噪声检测

# 异常值检测
from scipy import stats

def detect_outliers(df, column):
    z_scores = np.abs(stats.zscore(df[column]))
    return df[z_scores > 3]

实施建议

建议按以下步骤构建评估体系：1) 确定业务关键指标；2) 设定阈值标准；3) 自动化监控流程；4) 建立数据质量报告机制。通过这套体系，可有效提升特征工程效率和模型训练效果。