Назад

Подготовка данных · База

Проверить качество данных

Найти пропуски, дубликаты, выбросы, задержки и нарушения допустимых значений до анализа.

Подготовка данных: визуальный контекст этапа

Быстро понять за 2 минуты

Найти пропуски, дубликаты, выбросы, задержки и нарушения допустимых значений до анализа. Результат работы — Data Quality Profile.

Главная пользаПравильно выполненная работа снижает стоимость переделок, делает решение проверяемым и дает участникам единый источник информации.
Первое действиеПосчитайте completeness и uniqueness
Готово, когдаКритичные поля покрыты проверками

Контекст

Урок относится к этапу «Подготовка данных». Получить воспроизводимый набор данных, понять его происхождение и проверить ограничения до расчетов. Задачу выполняют до реализации или согласования зависимого решения, чтобы команда опиралась на проверенные факты и однозначные договоренности.

ЦельПравильно выполненная работа снижает стоимость переделок, делает решение проверяемым и дает участникам единый источник информации.
ДействиеПосчитайте completeness и uniqueness
ПроверкаКритичные поля покрыты проверками

Что это дает

Правильно выполненная работа снижает стоимость переделок, делает решение проверяемым и дает участникам единый источник информации. Практический результат фиксируется в артефакте «Data Quality Profile».

Как выполнить

  1. Посчитайте completeness и uniqueness
  2. Проверьте диапазоны, категории и referential integrity
  3. Сравните объем и свежесть с baseline

Критерии приемки

  • Критичные поля покрыты проверками
  • Аномалии классифицированы
  • Решение по проблемным строкам зафиксировано

Типичные ошибки

  • Удалять выбросы без объяснения
  • Проверять только отсутствие null

Инструменты

Great Expectationsdbt TestsSQL

Рабочий артефакт

Рабочий артефакт

Data Quality Profile

На рабочем проекте специалист начинает с шага «Посчитайте completeness и uniqueness», фиксирует выводы в артефакте «Data Quality Profile» и передает его владельцам решения. Пункт закрывается после проверки: «Критичные поля покрыты проверками».

  • Полнота
  • Свежесть
  • Уникальность
  • Ошибки

Контроль качества

Артефакт

Data Quality Report

Метрика проверки

Критичные поля покрыты проверками

Когда пересматривать

После релизов, изменения требований, обновления целей и появления новых рисков.

Что передать дальше

Контекст, проблему, доказательство, владельца, срок и критерий приемки.

Перед отметкой выполнено: Критичные поля покрыты проверками

Как применять

Начинайте с влияния на пользователя, продукт и команду. Затем проверьте реализуемость, критерии качества и формат доказательства результата. Хороший пункт чеклиста объясняет, какую проблему закрываем, как выполняем работу и по каким признакам считаем ее завершенной.

Режим обучения

Тест по теме

Проверка понимания

Ответьте на вопросы по материалу и получите итоговый отчет: что понято хорошо, а что стоит перечитать.

0/4ответов выбрано
1. Какой главный результат должен дать пункт «Проверить качество данных»?
2. С какого действия логично начать выполнение?
3. Как понять, что тема действительно закрыта?
4. Какой ошибки стоит избегать в этой теме?
Материал подготовлен командойAriol.by