数据清洗过程的质量控制点设计

在大模型训练数据工程中，数据清洗质量直接影响模型性能。本文将从关键质量控制点设计角度，分享可复现的数据清洗实践。

核心质量控制点

1. 数据完整性检查 使用Python进行缺失值检测：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('dataset.csv')
missing_data = df.isnull().sum()
print(missing_data[missing_data > 0])

2. 数据一致性验证 针对文本数据进行格式统一：

# 统一大小写并去除多余空格
df['text'] = df['text'].str.strip().str.lower()
# 标准化日期格式
from datetime import datetime
(df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce'))

3. 异常值检测 使用IQR方法识别数值异常：

Q1 = df['numeric_column'].quantile(0.25)
Q3 = df['numeric_column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers = df[(df['numeric_column'] < Q1 - 1.5 * IQR) | 
               (df['numeric_column'] > Q3 + 1.5 * IQR)]

实施建议

建立数据质量报告模板，包含清洗前后的统计对比。每个清洗步骤都应记录在案，确保可追溯性。