論文の概要: Towards Explainable Automated Data Quality Enhancement without Domain Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10139v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 10:08:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 16:00:03.485280
- Title: Towards Explainable Automated Data Quality Enhancement without Domain Knowledge
- Title（参考訳）: ドメイン知識のない説明可能なデータ品質向上に向けて
- Authors: Djibril Sarr,
- Abstract要約: 我々は,任意のデータセットにおけるデータ品質問題を自動的に評価し,修正するための包括的フレームワークを提案する。
私たちの主な目的は、欠如、冗長性、不整合という3つの基本的な欠陥に対処することです。
統計的手法と機械学習アルゴリズムを統合するハイブリッドアプローチを採用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the era of big data, ensuring the quality of datasets has become increasingly crucial across various domains. We propose a comprehensive framework designed to automatically assess and rectify data quality issues in any given dataset, regardless of its specific content, focusing on both textual and numerical data. Our primary objective is to address three fundamental types of defects: absence, redundancy, and incoherence. At the heart of our approach lies a rigorous demand for both explainability and interpretability, ensuring that the rationale behind the identification and correction of data anomalies is transparent and understandable. To achieve this, we adopt a hybrid approach that integrates statistical methods with machine learning algorithms. Indeed, by leveraging statistical techniques alongside machine learning, we strike a balance between accuracy and explainability, enabling users to trust and comprehend the assessment process. Acknowledging the challenges associated with automating the data quality assessment process, particularly in terms of time efficiency and accuracy, we adopt a pragmatic strategy, employing resource-intensive algorithms only when necessary, while favoring simpler, more efficient solutions whenever possible. Through a practical analysis conducted on a publicly provided dataset, we illustrate the challenges that arise when trying to enhance data quality while keeping explainability. We demonstrate the effectiveness of our approach in detecting and rectifying missing values, duplicates and typographical errors as well as the challenges remaining to be addressed to achieve similar accuracy on statistical outliers and logic errors under the constraints set in our work.
- Abstract（参考訳）: ビッグデータの時代、データセットの品質を保証することは、さまざまな領域でますます重要になっている。
テキストデータと数値データの両方に焦点をあて、特定の内容にかかわらず、任意のデータセットにおけるデータ品質問題を自動的に評価し、修正するための包括的なフレームワークを提案する。
私たちの主な目的は、欠如、冗長性、不整合という3つの基本的な欠陥に対処することです。
このアプローチの中心には、説明可能性と解釈可能性の両方に対する厳格な要求があり、データ異常の識別と修正の背後にある根拠が透明で理解可能であることを保証する。
これを実現するために、統計的手法と機械学習アルゴリズムを統合するハイブリッドアプローチを採用する。
実際、機械学習と並んで統計的手法を活用することで、精度と説明可能性のバランスを保ち、ユーザーが評価プロセスを信頼し理解できるようにする。
データ品質評価プロセスの自動化に関する課題、特に時間効率と精度の面では、我々は実用的戦略を採用しています。
公開データセットで実施した実践的な分析を通じて、説明可能性を維持しながらデータ品質を高めようとする際に生じる課題について説明する。
本研究は, 欠落値, 重複値, タイポグラフィーエラーの検出と修正におけるアプローチの有効性を実証し, また, 作業の制約の下で, 統計的外れ値と論理的誤りの類似した精度を達成するために, 対処すべき課題について述べる。
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