要评估数据集的质量，请关注准确性、完整性、一致性和相关性。 首先验证准确性：检查数据是否反映真实世界的值。例如，在用户年龄数据集中，类似“-5”或“150”的值很可能是错误的。 使用自动验证（例如，范围检查）或与可信来源交叉引用来标记异常值。 Python 的 pandas 等工具可以通过简单的统计摘要（例如，describe()）或自定义过滤器来帮助识别异常。 不一致的格式，例如混合日期格式（例如，“MM/DD/YYYY”与“YYYY-MM-DD”），也会降低准确性，并且需要标准化。
接下来，评估完整性和一致性。 缺失数据（例如，30% 的用户记录中缺少电子邮件字段）可能会歪曲分析。 使用脚本计算每列的缺失值，并决定是估算、排除还是标记它们。 一致性检查可确保统一性——例如，确保“USA”和“United States”不都用于国家/地区条目。 重复项（例如，相同的客户记录）是另一个危险信号； 像 SQL 的 GROUP BY 或 pandas 的 drop_duplicates() 这样的工具可以检测到它们。 此外，验证列之间的关系（例如，“total_price”列是否与“quantity * unit_price”匹配）。
最后，评估相关性和来源。 数据必须与您的项目目标一致。 例如，用于预测房价的数据集应包括平方英尺和位置等特征，而不是墙壁颜色等无关的详细信息。 检查元数据以了解数据的收集方式——是来自可靠的 API、手动输入还是网络抓取？ 不良的收集方法（例如，有偏差的抽样）可能会引入隐藏的缺陷。 与领域专家合作有助于识别差距或偏差。 例如，缺少不同年龄段的医疗数据集可能会导致有缺陷的诊断模型。 像数据分析库（例如，ydata-profiling）这样的工具可以自动执行许多这些检查，从而提供清晰的质量概览。