data-quality
✓Diagnostizieren und beheben Sie Datenqualitätsprobleme in Datensätzen. Verwenden Sie diese Funktion, wenn Sie mit fehlerhaften Daten arbeiten, Duplikate finden, fehlende Werte verarbeiten, Ausreißer/Anomalien erkennen, Einschränkungen (funktionale Abhängigkeiten, referenzielle Integrität) validieren, Datensätze profilieren oder Daten für Analysen oder ML bereinigen. Deckt den gesamten Lebenszyklus der Datenqualität ab – definieren, erkennen, bereinigen, messen.
Installation
SKILL.md
| Data overview | dataprofiling.py | profiledataframe(df) | | Find quality issues | dataprofiling.py | detectglitches(df) | | Missing values | missingdata.py | analyzemissing(df) | | Imputation | missingdata.py | imputemean/median/regression() | | Duplicates | duplicatedetection.py | findduplicates(df, cols) |
| Deduplication | duplicatedetection.py | deduplicate(df, cols) | | Outliers | anomalydetection.py | detectanomalies(df) | | Constraint check | constraintchecking.py | validateconstraints(df, rules) | | String matching | similaritymetrics.py | jarowinklersimilarity() |
Re-run profiling and constraint checks on cleaned data to verify improvements.
Diagnostizieren und beheben Sie Datenqualitätsprobleme in Datensätzen. Verwenden Sie diese Funktion, wenn Sie mit fehlerhaften Daten arbeiten, Duplikate finden, fehlende Werte verarbeiten, Ausreißer/Anomalien erkennen, Einschränkungen (funktionale Abhängigkeiten, referenzielle Integrität) validieren, Datensätze profilieren oder Daten für Analysen oder ML bereinigen. Deckt den gesamten Lebenszyklus der Datenqualität ab – definieren, erkennen, bereinigen, messen. Quelle: masterkram/data-quality-skill.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/masterkram/data-quality-skill --skill data-quality- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist data-quality?
Diagnostizieren und beheben Sie Datenqualitätsprobleme in Datensätzen. Verwenden Sie diese Funktion, wenn Sie mit fehlerhaften Daten arbeiten, Duplikate finden, fehlende Werte verarbeiten, Ausreißer/Anomalien erkennen, Einschränkungen (funktionale Abhängigkeiten, referenzielle Integrität) validieren, Datensätze profilieren oder Daten für Analysen oder ML bereinigen. Deckt den gesamten Lebenszyklus der Datenqualität ab – definieren, erkennen, bereinigen, messen. Quelle: masterkram/data-quality-skill.
Wie installiere ich data-quality?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/masterkram/data-quality-skill --skill data-quality Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/masterkram/data-quality-skill
Details
- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01