在社区论坛 abc_compute_forum 中，数据质量是保证模型准确性和系统可靠性的关键。以下是一些数据质量最佳实践：
1. 数据清洗
- 去除无效数据：确保数据集中没有重复或异常值。
- 数据标准化：统一数据格式和单位，例如日期格式、货币单位等。
2. 数据验证
- 完整性检查：验证数据是否完整，没有缺失值。
- 一致性检查：确保数据在各个维度上的一致性。
3. 数据监控
- 实时监控：对关键数据指标进行实时监控，及时发现异常。
- 定期审计：定期对数据质量进行审计，确保数据符合要求。
图片示例
- 数据清洗：
- 数据验证：
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