Sfoglia tutti i contenuti con tag Data Cleaning
L'Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) è un processo che riassume le caratteristiche di un dataset utilizzando metodi visivi per scoprire schemi, rilevare anomalie e informare la pulizia dei dati, la selezione dei modelli e l'analisi tramite strumenti come Python, R e Tableau.
Il fuzzy matching è una tecnica di ricerca utilizzata per trovare corrispondenze approssimative a una query, consentendo variazioni, errori o incongruenze nei dati. Comunemente applicata nella pulizia dei dati, nel collegamento dei record e nel recupero di testo, utilizza algoritmi come la distanza di Levenshtein e Soundex per identificare voci simili ma non identiche.
La pulizia dei dati è il processo cruciale di rilevamento e correzione degli errori o delle incongruenze nei dati per migliorarne la qualità, garantendo accuratezza, coerenza e affidabilità per analisi e decisioni. Esplora i processi chiave, le sfide, gli strumenti e il ruolo dell'IA e dell'automazione in una pulizia dei dati efficiente.
Garbage In, Garbage Out (GIGO) evidenzia come la qualità dell'output di un'IA e di altri sistemi dipenda direttamente dalla qualità dell'input. Scopri le sue implicazioni nell'IA, l'importanza della qualità dei dati e le strategie per mitigare il GIGO per risultati più accurati, equi e affidabili.
