PulseAugur
实时 05:27:44
English(EN) A Model-Driven Pipeline for Data Quality Specification and Operationalization: A No-Code Approach for Domain Experts

无代码流水线简化了领域专家的数据质量分析

研究人员开发了一种无代码流水线,以帮助领域专家定义和实施数据质量分析。该系统使用 QPM(一种可重用质量分析模板的元模型)和一个名为 Constrainify 的 Web 应用程序。Constrainify 允许专家根据特定需求定制这些模板,并将它们转化为可执行的分析,从而简化流程并减少对技术专业知识的需求。 AI

影响 简化了数据质量流程,可能提高了在领域特定数据上训练的 AI 模型的可靠性。

排序理由 该条目是一篇学术论文,详细介绍了一种新的数据质量分析方法和系统。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

在 arXiv cs.IR (Information Retrieval) 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

无代码流水线简化了领域专家的数据质量分析

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Gabriele Taentzer ·

    面向领域专家的无代码方法:用于数据质量规范和操作化的模型驱动型管道

    High-quality data is essential for reliable analysis, decision-making, and research across domains. This is especially relevant in areas such as cultural heritage, where data is collected and curated manually, making it prone to quality issues like inconsistencies. To improve dat…