在大模型训练中，数据质量直接决定了模型性能。本文将分享一套完整的数据质量检查清单，帮助数据科学家快速识别并处理常见问题。
数据完整性检查
首先检查缺失值情况：
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])
数据一致性验证
使用以下代码检查数据类型一致性：
# 检查数值列是否包含非数字字符
numeric_columns = ['age', 'salary']
for col in numeric_columns:
df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')
print(f'{col}中无效值数量: {df[col].isnull().sum()}')
异常值检测
采用IQR方法识别异常值：
Q1 = df['value'].quantile(0.25)
Q3 = df['value'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers = df[(df['value'] < Q1 - 1.5 * IQR) | (df['value'] > Q3 + 1.5 * IQR)]
print(f'异常值数量: {len(outliers)}')
数据分布分析
通过可视化检查数据分布是否合理：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(df['target'], bins=50)
plt.title('目标变量分布')
plt.show()
完成以上步骤后，可根据发现的问题制定相应的清洗策略，如删除、填充或转换数据，确保训练数据质量。
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