data-quality
✓データセット内のデータ品質の問題を診断して修正します。ダーティ データの操作、重複の検索、欠損値の処理、外れ値/異常の検出、制約の検証 (関数の依存関係、参照整合性)、データセットのプロファイリング、または分析や ML 用のデータのクリーニングを行う場合に使用します。データ品質のライフサイクル全体 (定義、検出、クリーンアップ、測定) をカバーします。
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.
データセット内のデータ品質の問題を診断して修正します。ダーティ データの操作、重複の検索、欠損値の処理、外れ値/異常の検出、制約の検証 (関数の依存関係、参照整合性)、データセットのプロファイリング、または分析や ML 用のデータのクリーニングを行う場合に使用します。データ品質のライフサイクル全体 (定義、検出、クリーンアップ、測定) をカバーします。 ソース: masterkram/data-quality-skill。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/masterkram/data-quality-skill --skill data-quality- カテゴリ
- {}データ分析
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
data-quality とは？
データセット内のデータ品質の問題を診断して修正します。ダーティ データの操作、重複の検索、欠損値の処理、外れ値/異常の検出、制約の検証 (関数の依存関係、参照整合性)、データセットのプロファイリング、または分析や ML 用のデータのクリーニングを行う場合に使用します。データ品質のライフサイクル全体 (定義、検出、クリーンアップ、測定) をカバーします。 ソース: masterkram/data-quality-skill。
data-quality のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/masterkram/data-quality-skill --skill data-quality インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/masterkram/data-quality-skill
詳細
- カテゴリ
- {}データ分析
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01