Je vais auditer et évaluer la qualité de vos données avec un rapport python détaillé

Avant de créer un tableau de bord ou d'automatiser un flux de travail, vous devez savoir à quel point

vos données sont fiables. J'audite des ensembles de données et les note selon trois

dimensions : complétude, unicité et validité, afin que vous obteniez une image claire,

mesurable de la qualité de vos données, et pas seulement une impression vague de "ça paraît plus propre maintenant".

Ce que je fais :

- Évaluer votre ensemble de données selon la complétude (valeurs manquantes), l'unicité

 (doublons), et la validité (erreurs de format/type)

- Fournir un rapport clair indiquant précisément ce qui ne va pas et où

- Nettoyer et corriger les problèmes détectés : déduplication, gestion des valeurs manquantes,

 standardisation du format

- Présenter une comparaison avant/après du score pour que vous puissiez voir l'amélioration mesurable,

 et pas seulement me croire sur parole

Ce système repose sur la même approche de scoring que j'utilise dans mon propre projet de pipeline de données (DataForge),

un système automatisé de profilage et d’évaluation de la qualité des données que j'ai développé en Python et Pandas.

Vos données restent confidentielles, utilisées uniquement pour ce projet, sans être stockées ni réutilisées par la suite. Si elles contiennent des informations personnelles sensibles, faites-le moi savoir

et nous pourrons discuter de leur anonymisation préalable.

Une fois vos données nettoyées et évaluées, je propose également l'automatisation et la création de tableau de bord.