数据治理

数据治理用于发现并修复时序数据质量问题，提升数据可用性和后续建模效果。你可以选择已有数据集发起治理，查看治理前后的效果对比，并在治理记录中追踪历史结果。

开始治理

进入「数据治理」页面后，选择需要治理的数据集，点击「开始治理」即可。

治理完成后，页面会展示最近一次治理的效果对比及治理时间，包括时间戳正确率、缺失值率、平稳序列占比、异常点率和综合评分等指标。每个指标会对比治理前和治理后的结果，并标出提升、降低或不变，方便快速判断治理效果。

效果对比区域会展示最近一次治理生成的结果：

指标变化需要结合业务理解判断。部分指标的提升方向不同，例如缺失值率和异常点率通常越低越好，时间戳正确率通常越高越好。

治理记录会保留历史治理任务。你可以通过数据集名称搜索记录，也可以刷新列表查看最新结果。

列表中主要展示：

字段	说明
序号	治理记录的编号
数据集名称	原始数据集名称
治理后数据集名称	治理后生成的数据集名称
综合评分	治理后的质量评分；如果治理后评估未能完成，则显示「治理后评估失败」
创建时间	治理任务的创建时间
耗时	治理任务的执行耗时
操作	查看治理详情或删除记录

在治理记录中点击「查看」进入详情页。详情页包括治理过程、治理任务信息、提升幅度和明细结果。

「治理过程」区域会展示任务当前状态和总体进度。治理完成时，状态显示为「已完成」，进度为 100%。

任务概览区域展示治理任务 ID、数据集名称、治理时间、耗时、治理前评分和治理后评分，并单独显示本次治理的评分变化。评分变化按「治理后评分 - 治理前评分」计算，可能为正数、零或负数；评分下降不代表治理任务执行失败，仍需结合各项指标和业务场景判断治理效果。

「详情」表格按对象展示以下信息：

点击对象左侧的展开按钮可以查看其包含的序列名称，以及各序列的治理前评分、治理后评分和提升幅度。需要进一步分析时，可以导出 CSV，也可以切换为全屏查看表格。

在数据集列表中，除了可以对数据集发起「数据评估」，也可以点击「数据治理」进入治理流程。治理完成后会生成治理后的数据集，后续可用于数据评估、模型训练或预测分析。