Pulirò e preparerò dataset disordinati per l'analisi

Hai un dataset pieno di valori mancanti, duplicati, outlier o testo incoerente? Posso aiutarti a trasformare quel file disordinato in un dataset pulito e affidabile, pronto per l'analisi o il machine learning.

Utilizzo Python e Pandas per applicare un processo di pulizia strutturato che copre:

Riempimento o rimozione di valori mancanti con strategie sensate (mediana per i numeri, Sconosciuto per il testo non critico, eliminazione di righe per campi critici).

Rimozione di record duplicati per mantenere i dati accurati.

Rilevamento e gestione di outlier per evitare distorsioni nei risultati.

Correzione di problemi nel testo come stringhe vuote, tag HTML e formattazione incoerente.

Fornitura di un riepilogo chiaro prima e dopo, così puoi vedere esattamente cosa è stato migliorato.

Ciò che riceverai:

• Un file CSV o Excel pulito e pronto all'uso.
• Un breve rapporto che mostra la differenza tra il dataset grezzo e quello pulito.
• Visualizzazioni opzionali (come istogrammi o boxplot) per evidenziare i miglioramenti.