Ik los fouten deskundig op, deduplicateer en maak data schoon

Data kan behoorlijk inconsistent zijn, waardoor het moeilijk is om trends te zien of de beste beslissingen te nemen op basis van de data. Ik haal alle duidelijke fouten uit de data en lever een sterke set data waar jij mee aan de slag kunt.

Stappen die ik onderneem:

Duplicaten verwijderen

Data types corrigeren: Tekst naar nummer, integer naar float, enzovoort

Outlier detectie en afhandeling:

Extreme waarden die geen zin hebben of afwijkingen zijn, kunnen de resultaten vertekenen, dus ze moeten worden verwijderd of aangepast.

Omgaan met ontbrekende data: Verwijderen of invullen

Data standaardiseren: Inconsistente naamgevingsconventies of eenheden (zoals "USD" en "dollars" voor valuta)

Typo's en inconsistenties corrigeren: zoals "USA" en "United States"

Normalisatie/Schaling: Numerieke data aanpassen zodat deze binnen een bepaald bereik past (bijvoorbeeld waarden schalen tussen 0 en 1) kan helpen bij machine learning modellen.

Omgaan met categorische data: Dit kan inhouden dat categorische variabelen worden omgezet naar numerieke variabelen (met technieken zoals one-hot encoding) of dat categorieën consistent worden gemaakt.

Inconsistente formaten aanpakken: Zorgen dat data een consistente structuur volgt, zoals telefoonnummers of datumnotaties, verbetert de bruikbaarheid van de dataset.