Публикации по теме 'data-quality'
Почему качество данных похоже на чистку зубов: это скучно, но пренебрежение этим может быть болезненным!
Низкое качество данных может принимать разные формы: от неполных или отсутствующих данных до ошибок и несоответствий в самих данных. Работа с неточными или неполными данными подобна чистке зубов шоколадной зубной пастой; Сначала это может быть хорошо, но позже вы обязательно столкнетесь с кариесом! Независимо от того, насколько сложны ваши алгоритмы или насколько элегантны ваши визуализации, полученные вами результаты будут ненадежными и потенциально могут ввести в заблуждение. Грубо..
Проверка работоспособности на основе SQL в Airflow перед запуском модели машинного обучения
Когда мы создаем модели машинного обучения, мы не хотим обучать модель на плохих или поврежденных данных. Поэтому важно проверить его на здравомыслие. Примеры включают « total_rows› 0 » или« null count »определенного списка столбцов и т. Д.
При таком подходе мы будем искать простой метод, чтобы добавить его в наши рабочие процессы.
Давайте посмотрим на пример, мы генерируем данные в нашей таблице HIVE и хотим проверить, все ли значения для столбца не равны нулю.
-- It is a presto..
Как применить мышление ИИ, ориентированное на данные, к задачам классификации текста?
Если бы вы открывали стейк-хаус, вы бы хотели предложить клиентам самый ароматный стейк на ужин. Естественно, вас бы волновал кухонный инвентарь — есть ли у сковороды толстое дно и антипригарное покрытие. Тем не менее, вы, вероятно, не будете тратить все свои усилия и время на выбор идеальной сковороды.
Качество данных, ландшафт мониторинга данных
Я создаю автономную SaaS-платформу для мониторинга данных без кода / с низким кодом в Spoonbill AI . За последние 12 месяцев я разговаривал с различными компаниями, аналитиками данных, инженерами по машинному обучению и специалистами по данным о проблемах, с которыми они сталкиваются при предоставлении высококачественных надежных данных для своего бизнеса. В этом блоге я делюсь некоторыми своими знаниями и наблюдениями о мониторинге данных для аналитики и вариантов использования..
Профилирование данных: руководство по обеспечению качества исходного набора данных
В предварительном условии анализа данных, после получения набора данных, специалист по данным может захотеть выполнить первоначальные проверки набора данных, чтобы сверить профиль набора данных с информацией, опубликованной/объявленной поставщиком набора данных, — до проведения дальнейшего анализа. Или, другими словами, профилирование данных дважды проверяет набор данных на соответствие описанию, заявленному поставщиком. Это необходимо сделать, поскольку человеческие ошибки распространены,..
Мониторинг против наблюдаемости — Что, почему и как!
Наблюдаемость — это новая и горячая тема сегодня, которая вызывает много споров о ее отличии от мониторинга. Хотя наблюдаемость и мониторинг дополняют друг друга, каждая из них служит разным целям. Мониторинг обнаруживает, когда что-то не так, а наблюдаемость помогает понять, почему. На самом деле, мониторинг — это подмножество и ключевое действие для наблюдаемости, потому что вы можете отслеживать только ту систему, которая поддается наблюдению.
Мониторинг отслеживает общее..
Диагностика проблем с качеством данных
Ни одна программа по науке о данных не будет успешной, если не будут решены проблемы с качеством исходных данных. Любой, кто говорит, что их исходные данные не имеют проблем с качеством данных, недостаточно внимательно изучил их, не поговорил с бизнес-пользователями или аналитиками хранилищ данных. Каждая исходная система будет иметь постоянные проблемы с качеством - это долг профессионалов по обработке данных - решить их конструктивным образом.
Многие организации не могут даже..
