🔹 Метрики качества данных — что измерять и зачем 🔹 Как понять, хороши ли наши данные для аналитики и ML (machine learning)? 🔸 Без метрик вы не увидите системные ошибки: отчёты лгут, модели учатся на шуме, интеграции ломаются. Метрики дают объективную картину данных.
🔸 completeness — доля непустых значений в поле; полезна при объединении источников и проверке ETL. Быстрый расчёт в pandas: completeness = df['email'].notnull().mean()
🔸 accuracy — насколько значения соответствуют реальности; решает проблему неверных форматов и ошибочных записей; проверяют выборочными проверками и lookup-правилами.
🔸 consistency — одинаковость форматов и бизнес-правил между таблицами; без неё join и агрегаты дают неверные итоги.
🔸 timeliness — насколько данные свежие и какова задержка доставки; критична для real-time отчётов и алертов; задавайте SLA на задержку.
📚 Измеряйте completeness, accuracy, consistency и timeliness, автоматизируйте проверки и выставляйте пороги тревоги.
➡️ Мы в Telegram - Сетке - ВК Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
