Доступні пропозиції (1)
Очищення та підготовка даних (Python)
<p>Перетворіть безладні, непослідовні набори даних на готові до аналізу чисті дані за допомогою Python і Panda. Ця послуга обробки даних включає: оцінку даних, аналіз сирих файлів даних, виявлення проблем, таких як відсутні значення, дублікати, невідповідності форматування або структурні проблеми, визначення обсягу, документування вимог до очищення та фінальної структури даних, необхідних для аналізу або машинного навчання, а також очищення невеликої частини даних для затвердження перед обробкою повного набору даних. Операції очищення даних включають: обробку відсутніх значень, виявлення відсутніх шаблонів даних і застосування відповідних стратегій (видалення, імпутація за середнім/медіаною, пряме заповнення), видалення дублікатів, виявлення та видалення дублікатів рядків на основі ключових стовпців або всіх стовпців, виявлення викидів статистичних викидів за допомогою методу IQR, Z-оцінок або доменних знань з опціями видалення або обмеження, конвертація типів даних для забезпечення правильних типів даних (дати як дата, числа як int/float, категорії як категоричні), а також очищення пробілів і форматування: обрізання пробілів, стандартизація великої літери та видалення спеціальних символів. Трансформація даних включає: перейменування колонок, заміну нечітких назв колонок на описові, стандартизовані назви відповідно до правил іменування, стандартизацію значень (наприклад, США, США, США → США), забезпечення узгодженості, парсінг дат, конвертацію різних форматів дат (MM/DD/YYYY, DD-MM-YYYY) у узгоджені об'єкти datetime, розділення рядків, розділення об'єднаних полів (повне ім'я → ім'я та прізвище) у окремі стовпці, та кодування категоріальних змінних, конвертуючи категоріальні дані в числові за допомогою одногарячого або мітокового кодування для моделей машинного навчання. Об'єднання та об'єднання даних включає: об'єднання кількох файлів, об'єднання наборів даних із таблиць Excel, CSV-файлів або баз даних із використанням спільних ключів, операції об'єднання внутрішніх, лівих, правих або зовнішніх з'єднань із збереженням або виключенням невідповідних записів за потреби, вертикальне стекування, що об'єднують файли з однаковою структурою (наприклад, щомісячні звіти в один річний набір даних), а також перевірку відносин, щоб злиття не створювали дублікатів і не втрачали записи несподівано. Реструктуризація даних включає: перетворення довгого формату у широкий формат або навпаки для аналізу чи звітності, агрегування, групування даних за категоріями та обчислення підсумкової статистики (сума, середнє, кількість), нормалізацію, масштабування чисельних ознак до діапазону 0-1 або стандартизацію до середнього =0, std=1 для машинного навчання, а також інженерію ознак, створення нових обчислюваних стовпців із існуючих даних (вік від дати народження, прибуток від доходу та витрат). Валідація якості включає: профілювання даних, генерацію підсумкової статистики, нульові підрахунки, унікальні значення для кожного стовпця, що розуміють характеристики даних, перевірки узгодженості для перевірки бізнес-правил (дати в дійсному діапазоні, відсотки від 0 до 100, заповнені обов'язкові поля), крос-полівну валідацію, що гарантує логічні зв'язки (дата завершення після дати початку, загальна сума частин), та перевірку результатів, порівнюючи вибірку очищених даних із застосованими трансформаціями, що підтверджують джерело Правильно. Документація включає: журнал очищення, що документує всі застосовані трансформації (видалення, імпутації, злиття), забезпечення прозорості та відтворюваності, словник даних, що описує кожен стовпець у фінальному наборі даних із типом даних, описом і прикладом, а також звіт про якість, що узагальнює виявлені проблеми та способи їх вирішення за підрахунками до/після очищення. Отримані результати включають: очищений набір даних, готовий до аналізу файлів CSV/Excel, у запитуваному форматі з узгодженою структурою та якістю, задокументований код на скриптах Python (.py, що виконує всі операції очищення, що дозволяє повторний запуск оновлених даних; інтерактивний блокнот Jupyter Notebook (.ipynb) з покроковим процесом очищення з поясненнями та візуалізаціями, а також резервне копіювання оригінальних даних, збережених у окремому файлі, що дозволяє переглядати рішення. Розширені опції включають: автоматичне створення багаторазового скрипту в конвеєрі, який автоматично очищає нові файли даних з тією ж структурою, правила валідації даних, що визначають перевірки, які мають пройти майбутні дані перед прийняттям у систему, а також візуалізація, що показує розподіл даних, відсутні значення або порівняння до/після. Ідеально підходить для аналітиків, які отримують хаотичний експорт даних із застарілих систем або кількох джерел, дата-сайентісів, які готують набори даних для навчання моделей машинного навчання, команд бізнес-аналітики, які консолідують дані з CRM, ERP та маркетингових платформ перед аналізом, а також для дослідників, які очищають відповіді на опитування або експериментальні дані для статистичного аналізу. *[Продовжуючи з рештою пропозицій 41-100...]*</p>
Детальніше