Je corrigerai les erreurs, supprimerai les doublons et nettoierai les données de manière experte

Les données peuvent être très incohérentes, ce qui rend difficile l'identification des tendances ou la prise de décisions optimales. Je vais corriger toutes les erreurs évidentes dans les données et fournir un ensemble solide pour que vous puissiez travailler dessus.

Les étapes que je vais suivre :

Suppression des doublons

Correction des types de données : Texte en nombre, entier en flottant, etc.

Détection et gestion des valeurs aberrantes :

Les valeurs extrêmes qui n'ont pas de sens ou qui sont anomalies peuvent fausser les résultats, il faut donc soit les supprimer, soit les ajuster.

Gestion des données manquantes : Supprimer ou remplir

Standardisation des données : Conventions de nommage ou unités incohérentes (comme « USD » et « dollars » pour la monnaie)

Correction des fautes de frappe et incohérences : comme « USA » et « États-Unis »

Normalisation/Échelle : Ajuster les données numériques pour qu'elles se situent dans une certaine plage (par exemple, échelle entre 0 et 1) peut aider dans les modèles d'apprentissage automatique.

Gestion des données catégoriques : Cela peut impliquer de convertir des variables catégoriques en numériques (en utilisant des techniques comme le one-hot encoding) ou de s'assurer que les catégories sont cohérentes.

Correction des formats incohérents : S'assurer que les données suivent une structure cohérente, comme pour les numéros de téléphone ou les formats de date, améliore l'utilisabilité du jeu de données.