هل تعتمد جودة تحليلاتك وقراراتك على نقاوة البيانات التي تستخدمها؟
يُعد تنظيف البيانات خطوة حاسمة، وغالبًا ما تكون الأكثر استهلاكًا للوقت، في أي مشروع بيانات. نحن نتفهم أن البيانات الخام قد تكون مليئة بالتحديات التي تعيق عملية التحليل، مثل التناقضات، والقيم المفقودة، والتنسيقات غير المتسقة.
تحليل نمط فقدان البيانات واختيار الطريقة الأنسب لمعالجتها (الإكمال الإحصائي، الاستبدال، أو الإزالة المبررة).
تنظيف سلاسل النصوص (إزالة الفراغات الزائدة، توحيد الأحرف الكبيرة/الصغيرة).
توحيد تنسيقات التواريخ والأرقام لضمان الاتساق عبر جميع السجلات.
تحديد القيم التي قد تشوه النتائج الإحصائية ومعالجتها بما يتناسب مع طبيعة البيانات.
تحديد وإزالة السجلات المكررة بشكل دقيق لضمان عدم تضخيم النتائج.
تجهيز البيانات لتناسب متطلبات نماذج التعلم الآلي أو أدوات ذكاء الأعمال (مثل تشفير المتغيرات الفئوية).
6000 صف و 7 أعمده
ملف البيانات النظيفه
استخدام مودل لتعويض البانات المفقوده
10.00
|
|
اضافة 4000 صف و 3 أعمدة
5.00
|
استخدام مودل لتعويض البانات المفقوده
10.00
|
|
اضافة 4000 صف و 3 أعمدة
5.00
|