Python
数据清洗的性能指标通常是指在进行数据预处理时，评估数据清洗效果的一系列标准。这些指标可以帮助我们了解数据质量的提升程度，以及数据清洗过程中可能引入的误差。以下是一些常用的性能指标：
1.数据完整性（Data
Integrity）：
缺失值比例（Percentage
of
Missing
Values）：在数据清洗前后，对比缺失值的数量和总记录数的比例，以评估清洗效果。
重复记录比例（Percentage
of
Duplicate
Records）：衡量数据集中重复记录的比例，清洗后该比例应显著降低。
2.数据准确性（Data
Accuracy）：
错误率（Error
Rate）：清洗后的数据中错误记录的比例。
精确度（Precision）和召回率（Recall）：当删除某些记录或进行值替换时，评估正确和错误决策的比例。
3.数据一致性（Data
Consistency）：
冲突值比例（Percentage
of
Conflict
Values）：评估字段内部或字段间的一致性，比如同一个客户的姓名在不同记录中的拼写不统一。
4.数据时效性（Data
Timeliness）：
过时数据比例（Percentage
of
Outdated
Data）：清洗过程中可能需要更新一些过时的记录，评估更新前后该比例的变化。
5.数据规范化（Data
Normalization）：
数据分布（Data
Distribution）：清洗后的数据在各个字段上的分布情况，应当符合预期的业务逻辑。
6.数据清洗速度（Data
Cleaning
Speed）：
清洗时间（Cleaning
Time）：数据清洗过程所消耗的时间，包括数据加载、处理和保存的时间。
7.可扩展性（Scalability）：
大数据集清洗效能（Performance
on
Large
Dataset）：评估数据清洗解决方案在大规模数据集上的表现。
为了跟踪这些性能指标，通常需要在数据清洗流程中设置相应的监控和评估机制。这可能涉及到在数据处理过程中记录关键指标，并在清洗工作完成后生成数据清洗报告，以便分析和改进数据清洗流程。
