data-quality
✓診斷並修復數據集中的數據質量問題。在處理臟數據、查找重複項、處理缺失值、檢測離群值/異常、驗證約束（函數依賴性、引用完整性）、分析數據集或清理數據以進行分析或機器學習時使用。涵蓋整個數據質量生命週期 - 定義、檢測、清理、測量。
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.
診斷並修復數據集中的數據質量問題。在處理臟數據、查找重複項、處理缺失值、檢測離群值/異常、驗證約束（函數依賴性、引用完整性）、分析數據集或清理數據以進行分析或機器學習時使用。涵蓋整個數據質量生命週期 - 定義、檢測、清理、測量。 來源：masterkram/data-quality-skill。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/masterkram/data-quality-skill --skill data-quality- 分類
- {}資料分析
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 data-quality？
診斷並修復數據集中的數據質量問題。在處理臟數據、查找重複項、處理缺失值、檢測離群值/異常、驗證約束（函數依賴性、引用完整性）、分析數據集或清理數據以進行分析或機器學習時使用。涵蓋整個數據質量生命週期 - 定義、檢測、清理、測量。 來源：masterkram/data-quality-skill。
如何安裝 data-quality？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/masterkram/data-quality-skill --skill data-quality 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/masterkram/data-quality-skill
詳情
- 分類
- {}資料分析
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01