Costruirò modello di machine learning con validazione statistica

Prima di costruire qualsiasi modello, devi capire i tuoi dati. Fornisco un'analisi esplorativa approfondita che scopre cosa c'è davvero nel tuo dataset: pattern, anomalie, relazioni e problemi di qualità dei dati.

COSA COPRO:

Pulizia dei dati (valori mancanti, duplicati, errori di tipo, outlier)

Analisi della distribuzione per ogni variabile chiave

Matrice di correlazione e pairplot

Rilevamento di squilibri di classe

Analisi delle relazioni tra feature e target

Tendenze temporali (se applicabile)

Visualizzazioni pronte per il business (Matplotlib / Seaborn / Power BI)

CONSEGNE:

Jupyter Notebook con walkthrough completo

1020 grafici puliti e etichettati

Sintesi scritta delle scoperte e raccomandazioni

CSV del dataset pulito