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自动表格数据验证的基于LLM的工作流程
清洁数据，清晰的见解：在不手动干预的情况下检测并正确正确的数据质量问题。自动表格数据验证的基于LLM的工作流程首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学是有关任何表格数据集自动化数据清洁的一系列文章的一部分：
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cleanmyexcel.io什么是数据有效性？
数据有效性是指数据一致性与预期格式，类型和价值范围。单列中的标准化可确保根据隐式或明确要求的数据统一性。
与数据有效性有关的常见问题包括：
- 不适当的可变类型：不适合分析需求的列数据类型，例如，文本格式的温度值。具有混合数据类型的columns：一个包含数值和文本数据的单列。与预期形式不符。与预期的形式不符合：例如，范围较高的次数或范围的级别属于范围的否定值：学生。时间区域和日期时间格式问题：数据集中的不一致或异构日期格式。测量标准化或统一量表的单位：用于相同变量的测量单位的可变性，例如，摄氏摄氏摄氏和fahrenheit值的混合。
，列表还在继续。
重复的记录或实体 can llm