Ich werde unordentliche Datensätze für die Analyse bereinigen und vorbereiten

Hast du einen Datensatz voller fehlender Werte, Duplikate, Ausreißer oder inkonsistenter Texte? Ich kann dir helfen, diese unordentliche Datei in einen sauberen, zuverlässigen Datensatz umzuwandeln, der bereit für Analyse oder Machine Learning ist.

Ich nutze Python und Pandas, um einen strukturierten Reinigungsprozess anzuwenden, der folgende Schritte umfasst:

Fehlende Werte mit sinnvollen Strategien auffüllen oder entfernen (Median bei Zahlen, Unknown bei nicht kritischem Text, Zeilen bei kritischen Feldern löschen).

Duplikate entfernen, um deine Daten genau zu halten.

Ausreißer erkennen und behandeln, damit deine Ergebnisse nicht verzerrt werden.

Textprobleme beheben, wie leere Strings, HTML-Tags und inkonsistente Formatierung.

Eine klare Vorher-Nachher-Zusammenfassung bereitstellen, damit du genau siehst, was verbessert wurde.

Was du bekommst:

• Eine bereinigte CSV- oder Excel-Datei, die einsatzbereit ist.
• Ein kurzer Bericht, der den Unterschied zwischen Roh- und bereinigtem Datensatz zeigt.
• Optionale Visualisierungen (wie Histogramme oder Boxplots), um die Verbesserungen hervorzuheben.