摘要

本文《数据质量维度与机器学习工具综述》由Yuhan Zhou等五位作者共同撰写，旨在探讨数据质量（DQ）对机器学习（ML）模型性能、公平性、鲁棒性、安全性和可扩展性的关键影响。文章回顾了过去五年中17种数据质量评估和改进工具，通过介绍数据质量维度、度量标准及其在这些工具中的主要功能，比较了它们的优缺点，并提出了开发开源数据质量工具的路线图。此外，文章还强调了大型语言模型（LLMs）和生成式AI在数据质量评估和改进中的潜在应用，认为这一全面综述可以增强对ML中数据质量的理解，并推动以数据为中心的AI的发展。

原理

本文的核心在于探讨数据质量对机器学习模型的影响，并提出了一套评估和改进数据质量的工具和方法。文章首先定义了数据质量的四个维度：内在维度、情境维度、表征维度和可访问性维度，并详细说明了这些维度如何影响ML模型的性能。接着，文章介绍了17种数据质量工具，这些工具通过数据分析、问题检测和质量监控等功能，帮助用户评估和提升数据质量。文章还提出了一个开发路线图，指导如何设计新的数据质量工具，包括技术栈的选择、功能实现、用户界面设计等。

流程

文章提出的数据质量评估和改进工具的工作流程包括数据加载、数据分析、数据集成、数据转换、自动化监控和输出报告六个核心步骤。每个步骤都详细说明了其功能和实现方法，例如在数据加载阶段，工具需要支持多种数据源和数据量；在数据分析阶段，工具应提供列级或自定义指标的统计和可视化；在数据集成阶段，工具需要评估其他数据源的格式和正确性；在数据转换阶段，用户可以自定义业务规则和转换逻辑；在自动化监控阶段，工具应自动实施定义的指标并生成新报告；在输出报告阶段，工具应提供包含数据质量指标和功能总结的仪表板。

应用

文章指出，随着AI技术的发展，特别是LLMs和生成式AI的应用，数据质量管理工具将变得更加高效和用户友好。这些工具不仅能够帮助专业人士，还能让非技术用户通过直观的界面和自动化推荐系统，有效地进行数据质量评估和改进。此外，数据增强方法利用GPT和LLMs可以增加数据量和多样性，从而提高数据质量，这对于数据稀缺或多样性不足的场景尤为重要。