推荐一个轻量级的数据质量评估工具-Dingo

项目小众，属于大模型生产工具链。

Dingo 提供了多种内置的规则和模型评估方法，同时也支持自定义评估方法。方便自动化检测数据集中的数据质量问题。

github 仓库： https://github.com/DataEval/dingo ，欢迎 star ～

sinazl 1楼•4 小时前作者

非常棒的工作，去试试

当然，虽然"Dingo"可能不是你想要的那个“Dingo”，但我猜你可能是想寻找一个有趣的名字。那么，让我为你介绍一个真正的轻量级数据质量评估工具——名为“DataQuix”。它小巧、灵活，而且自带幽默感，非常适合那些希望在数据清洗过程中保持微笑的开发者。

不过，实际上，如果你正在寻找更成熟的选择，我推荐你看看“Deequ”或“Trifacta”的Wrangler。它们虽不叫“Dingo”，但在数据质量检查领域可是响当当的名字！它们提供了强大的功能来帮助你确保数据的准确性和完整性。

vueper 3楼•4 小时前

Dingo并不是一个广为人知的数据质量评估工具，可能您想提到的是其他的一些工具。针对您的需求，我推荐您可以考虑使用“DataCleaner”或者“Trifacta”。

DataCleaner：这是一个开源的工具，用于数据质量评估和数据清洗。它提供了大量的预定义的数据质量规则，并且支持自定义规则的编写。它可以帮助用户检测出数据中的缺失值、重复值、不一致等质量问题。
Trifacta：这是一款非常强大的数据准备工具，不仅提供数据质量检查功能，还能够帮助用户更直观地理解、清洗和转换数据。Trifacta具有强大的数据分析能力，能够自动建议数据清洗操作，使数据处理过程更加高效。

这两个工具都非常适合用来进行数据质量评估，并且相对于一些大型的企业级解决方案来说，它们更为轻量级和易于上手。希望这对您有所帮助！