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针对不同数据集特征和校验需求,能够快速生成可执行的Python脚本,用于系统化验证数据完整性。脚本涵盖缺失值、重复值和异常值等核心检查项,确保数据质量评估标准化、结果可复现,为数据清洗、分析和建模提供可靠支持。

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变量说明

  • 数据集特征
    描述待校验数据集的核心信息,如数据来源、业务背景、字段含义、数据规模、主要字段类型等。
    示例:“数据集来源于某电商平台的用户交易日志,包含用户ID、交易时间、商品类别、交易金额等字段,总计约100万行,20列。”
  • 校验范围
    需要执行的数据完整性校验项目
    示例:“缺失值检查,重复值检查”
  • 输出脚本语言
    编写数据校验脚本所使用的编程语言
    示例:“Python”
  • 特定字段校验规则
    针对特定字段的详细校验规则,例如日期格式、金额范围、ID编码规则等。
    示例:“用户ID字段需符合‘U’+8位数字的编码规则;交易日期字段格式需为YYYY-MM-DD。”
  • 期望的脚本输出格式
    脚本执行后期望得到的输出结果形式
    示例:“控制台打印摘要报告,生成HTML可视化报告”

使用场景案例

  • 电商订单质检
    电商订单数据入库前的完整性与一致性校验脚本。
  • 信贷申请质检
    信贷申请样本的标准化数据质量校验脚本。
  • 物联网时序质检
    设备时序数据的连续性与异常检测脚本,支持可视化。