第十章-AllData数据中台-数据质量教程

本文详细介绍了AllData数据中台的数据质量管理流程,包括数据质量报告统计、创建和执行质量任务、新增质量规则以及定时执行任务的设置,确保数据的准确性和可靠性。

一、数据质量报告统计

二、创建质量任务

三、执行质量任务

四、新增质量规则

### 工程伦理第十章的内容概述 工程伦理作为一门学科,其核心在于探讨工程师在职业活动中所面临的道德困境及解决方法。对于工程伦理第十章的具体内容,虽然无法直接提供完整的PDF或具体答案[^1],但可以根据常见教材结构推测该章节可能涉及的主题。 #### 常见主题 1. **社会责任与可持续发展** 这一节通常讨论工程师的社会责任以及如何通过技术创新实现可持续发展目标。它强调工程项目不仅要追求经济效益,还需考虑环境保护和社会福祉的影响。 2. **利益冲突管理** 利益冲突是工程实践中常见的问题之一。这一部分会介绍识别潜在的利益冲突,并学习有效的沟通技巧和决策机制以妥善处理这些问题。 3. **全球视角下的工程伦理** 随着全球化进程加快,跨国项目日益增多。此部分内容可能会覆盖文化差异对职业道德判断标准带来的挑战,以及国际间合作时应遵循的原则和规范。 4. **案例分析** 为了加深理解理论知识的实际运用能力,本章往往会附带一些真实发生的案例供学生思考讨论。这些案例可以帮助学员更好地掌握应对复杂情境的方法论。 以下是基于Python的一个简单程序示例用于展示数据筛选功能: ```python def filter_cases(cases, criteria): filtered = [] for case in cases: if all(case[key] == value for key, value in criteria.items()): filtered.append(case) return filtered cases_data = [ {"name": "Case A", "country": "USA", "ethical_issue": True}, {"name": "Case B", "country": "China", "ethical_issue": False} ] criteria = {"country": "USA"} result = filter_cases(cases_data, criteria) print(result) ``` 上述代码片段展示了如何根据特定条件过滤列表中的字典项,这可用于模拟从多个工程伦理案例中挑选符合条件的例子的过程。
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