Je vais nettoyer et préparer votre jeu de données pour l'analyse ou la modélisation

Des données sales conduisent à une analyse peu fiable. Avant toute exploration de données, visualisation, modélisation ou décision commerciale, votre jeu de données doit être fiable, et cela commence par un nettoyage et une préparation appropriés adaptés aux données avec lesquelles vous travaillez.

Ce que je vais gérer :

• Valeurs manquantes : détection, imputation ou suppression justifiée
• Doublons et enregistrements incohérents
• Corrections de type de données et standardisation du format
• Détection et traitement des valeurs aberrantes
• Renommage des variables et réorganisation structurelle
• Normalisation / standardisation (Standard ou Premium)
• Encodage catégoriel et préparation des caractéristiques (Premium)
• Toute autre technique que je juge nécessaire en fonction du contexte des données et de l'utilisation souhaitée du jeu de données.

Je peux travailler en Python ou R. Vous recevrez, dans l’un ou l’autre des packages, un code propre et bien documenté afin que le processus soit entièrement reproductible et vérifiable, ainsi qu’une description écrite de chaque étape effectuée.

Si vous avez des questions ou des doutes sur la raison pour laquelle une étape a été réalisée, je peux l’expliquer sans aucun problème.