Створіть Data Context

Вступ до контролю якості даних із Great Expectations

Davina Moossazadeh

Data Scientist

Що таке якість даних?

Наскільки набір даних придатний для своєї мети

  • Повнота
  • Точність
  • Валідність
  • Унікальність
  • Своєчасність
  • Цілісність
  • Узгодженість
  • тощо

Точкова діаграма з кластером значень та викидом,

1 https://nitin9809.medium.com/outlier-detection-and-treatment-part-1-aa0b09f60e50
Вступ до контролю якості даних із Great Expectations

Чому важлива якість даних?

На вході — сміття.

Чудова модель отримує на вхід сміття.

На виході — сміття.

Модель добра настільки, наскільки добрі вхідні дані!

Вступ до контролю якості даних із Great Expectations

Що таке Great Expectations?

Лого Great Expectations.

Great Expectations (GX) — платформа керування якістю даних

  • GX Cloud — вебінтерфейс
  • GX Core — пакет Python
Вступ до контролю якості даних із Great Expectations

Очікування

Expectation — перевірюване твердження про дані

  • Форма набору даних
  • Null-значення
  • Дублікати
  • Набори/діапазони значень
  • Форматування рядків
  • Розподіли даних
  • Проблеми якості даних
  • тощо

images-1.png

1 https://docs.greatexpectations.io/docs/core/define_expectations/create_an_expectation/ https://mathbitsnotebook.com/Algebra2/Statistics/STnormalDistribution.html
Вступ до контролю якості даних із Great Expectations

Data Contexts

Data Context — основна точка входу для розгортання GX

  • Конфігурації та методи для всіх допоміжних компонентів GX
    • Джерела даних
    • Набори очікувань (Expectation Suites)
    • Контрольні точки (Checkpoints)
    • Документи даних (Data Docs)
    • Результати валідації
    • Метрики
1 https://docs.greatexpectations.io/docs/core/set_up_a_gx_environment/create_a_data_context/
Вступ до контролю якості даних із Great Expectations

Імпорт GX

Імпортуйте Great Expectations з псевдонімом gx:

import great_expectations as gx
Вступ до контролю якості даних із Great Expectations

Створення Data Context

Скористайтеся get_context() для створення Data Context:

context = gx.get_context()

print(context)
{ "analytics_enabled": true,
  "checkpoint_store_name": "default_checkpoint_store",
  "config_variables_file_path": "uncommitted/config_variables.yml",
  "config_version": 4.0,
  "data_context_id": "5b407294-b17c-43e3-aa5f-4f8a4741e772",
  "expectations_store_name": "default_expectations_store",
  "fluent_datasources": {},
  "plugins_directory": "plugins/",
  "stores": {},
  "validation_results_store_name": "default_validations_store" }
Вступ до контролю якості даних із Great Expectations

Давайте потренуємось!

Вступ до контролю якості даних із Great Expectations

Preparing Video For Download...