Ik maak je dataset schoon en bereid hem voor op analyse of modellering

Vuil data leidt tot onbetrouwbare analyse. Voordat je begint met EDA, visualisatie, model of zakelijke beslissing, moet je dataset betrouwbaar zijn en dat begint met goede cleaning en voorbereiding die past bij de data waarmee je werkt.

Wat ik aanpak:

• Ontbrekende waarden: detectie, imputatie of gerechtvaardigde verwijdering
• Dubbele en inconsistente records
• Correctie van datatypes en standaardisatie van formatting
• Detectie en behandeling van outliers
• Hernoemen van variabelen en structurering
• Normalisatie / standaardisatie (Standard of Premium)
• Categorische encoding en feature voorbereiding (Premium)
• Elke andere techniek die ik nodig acht, afhankelijk van de context van de data en het beoogde gebruik van de dataset.

Ik werk in Python of R. Je ontvangt in elk pakket schoon, goed gedocumenteerd code zodat het proces volledig reproduceerbaar en controleerbaar is, en ook een schriftelijke beschrijving van elke stap die is gedaan.

Als er vragen of twijfels zijn over waarom een bepaalde stap is gedaan, kan ik dat zonder problemen uitleggen.