truthound 벤치마크 list¶

CLI 명령 실행에서 List을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Synopsis¶

truthound benchmark list [OPTIONS]

Arguments¶

CLI 명령 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Options¶

CLI 명령 실행에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Short을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 `--format`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 `-f`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 `console`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Output을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Description¶

CLI 명령 실행에서 benchmark list을(를) 다루는 항목입니다:

CLI 명령 실행에서 Lists을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
Shows 벤치마크 descriptions
CLI 명령 실행에서 Indicates을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

예시¶

Console Output¶

truthound benchmark list

CLI 명령 실행에서 Output을(를) 다루는 항목입니다:

Available Benchmarks:
============================================================

[PROFILING]
  profile              - Basic data profiling
  auto-profile         - Advanced profiling with pattern detection
  quick-suite          - Profile and generate rules

[VALIDATION]
  check                - Data quality validation
  scan                 - PII scanning
  mask                 - Data masking

[COMPARISON]
  compare              - Dataset drift comparison
  ml-drift             - ML-based drift detection

JSON Output¶

truthound benchmark list --format json

CLI 명령 실행에서 Output을(를) 다루는 항목입니다:

[
  {
    "name": "profile",
    "category": "profiling",
    "description": "Basic data profiling"
  },
  {
    "name": "check",
    "category": "validation",
    "description": "Data quality validation"
  },
  {
    "name": "compare",
    "category": "comparison",
    "description": "Dataset drift comparison"
  }
]

벤치마크 Categories¶

프로파일링¶

벤치마크	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 `profile`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Basic data 프로파일링
CLI 명령 실행에서 `auto-profile`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Advanced 프로파일링 with patterns
CLI 명령 실행에서 `quick-suite`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	프로파일 and rule generation

검증¶

벤치마크	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 `check`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	데이터 품질 검증
CLI 명령 실행에서 `scan`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 PII을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 `mask`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Data을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Comparison¶

벤치마크	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 `compare`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Dataset 드리프트 comparison
CLI 명령 실행에서 `ml-drift`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	ML-based 드리프트 detection

스키마¶

벤치마크	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 `learn`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	스키마 inference
CLI 명령 실행에서 `schema-validate`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	스키마 검증

I/O¶

벤치마크	CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 `read-csv`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CSV reading 성능
CLI 명령 실행에서 `read-parquet`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Parquet reading 성능
CLI 명령 실행에서 `write-csv`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CSV writing 성능
CLI 명령 실행에서 `write-parquet`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Parquet writing 성능

Suite Contents¶

CLI 명령 실행에서 Suite을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	벤치마크
CLI 명령 실행에서 `quick`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	프로파일, check
CLI 명령 실행에서 `ci`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	프로파일, check, scan, compare
CLI 명령 실행에서 `full`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 `profiling`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	프로파일, auto-프로파일, quick-suite
CLI 명령 실행에서 `validation`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Use Cases¶

1. Discover 벤치마크¶

# See what benchmarks are available
truthound benchmark list

2. Filter by Category¶

# Find benchmarks in profiling category
truthound benchmark list --format json | jq '.[] | select(.category == "profiling")'

3. Script 통합¶

# Get benchmark names for scripting
truthound benchmark list --format json | jq -r '.[].name'

Exit Codes¶

CLI 명령 실행에서 Code을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Condition을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	CLI 명령 실행에서 Success을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

CLI 명령 실행에서 benchmark run, Run을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
benchmark compare - Compare 벤치마크 결과

함께 보기¶

벤치마크 개요