4 шага к чистым данным: подготовка датасета для AI

В реальных проектах данные часто "грязные": пропуски, дубликаты, неверные форматы, несогласованные целевые переменные. Чтобы эффективно трансформировать такой набор, придерживайтесь четырёх практических шагов.

🔢 Анализ и визуализация исходных данных – составьте быстрый обзор пропусков, аномалий и распределений. Это позволит сразу видеть "пятна".

🔢 Очистка и исправление – устраните дубликаты, замените пропуски смысловыми значениями, преобразуйте типы и форматы.

🔢 Приведение данных к единому формату – стандартизируйте названия столбцов, единицы измерения и схемы дат.

🔢 Документирование изменений – сохраняйте отчёт о сделанных операциях, чтобы любой член команды мог повторить процесс.