Great Expectations
数据质量和验证框架,帮助团队定义、测试和文档化数据期望值,确保数据管道的可靠性。
🎯适用场景:在 AI/ML 数据管道中实施数据质量检查和验证
#data-quality#data-validation#data-engineering#mlops#testing
📥 收录于 2026/6/10
📊 仓库数据
Stars11,690
Forks1,789
语言Python
更新2026/8/1
📈 Stars 变化 ↑15 小时 +1· 统计区间 8/1 03:34 → 8/1 18:21(15 小时)
✅ 优点
- •数据质量验证的事实标准
- •丰富的内置验证器
- •自动生成数据文档
⚠️ 限制
- •学习曲线较陡
- •复杂场景需要自定义
