Ich werde Fehler fachmännisch beheben, Duplikate entfernen und Daten bereinigen

Daten können ziemlich inkonsistent sein, was es schwierig macht, Trends zu erkennen oder die besten Entscheidungen auf Basis der Daten zu treffen. Ich werde alle offensichtlichen Fehler aus den Daten entfernen und dir eine solide Datenbasis liefern, an der du arbeiten kannst.

Schritte, die ich unternehme:

Duplikate entfernen

Daten-Typen korrigieren: Text in Zahl, Integer in Float usw.

Ausreißererkennung und -behandlung:

Extremwerte, die keinen Sinn ergeben oder Anomalien sind, können die Ergebnisse verzerren, daher müssen sie entweder entfernt oder angepasst werden.

Umgang mit fehlenden Daten: Entfernen oder auffüllen

Standardisierung der Daten: Inkonsistente Benennungskonventionen oder Einheiten (wie „USD“ und „Dollar“ für Währung)

Rechtschreibfehler und Inkonsistenzen beheben: wie „USA“ und „Vereinigte Staaten“

Normalisierung/Skalierung: Numerische Daten so anpassen, dass sie in einen bestimmten Bereich passen (z.B. Werte zwischen 0 und 1 skalieren), kann bei Machine-Learning-Modellen helfen.

Umgang mit kategorialen Daten: Das könnte beinhalten, kategoriale Variablen in numerische umzuwandeln (mit Techniken wie One-Hot-Encoding) oder sicherzustellen, dass Kategorien konsistent sind.

Unstimmige Formate beheben: Sicherstellen, dass Daten einer einheitlichen Struktur folgen, z.B. bei Telefonnummern oder Datumsformaten, verbessert die Nutzbarkeit des Datensatzes.