Ce pack fournit des invites de niveau expert pour vous guider à travers des tâches complexes de nettoyage, de transformation et de structuration des données. Tirez parti de techniques avancées pour les données textuelles, les séries temporelles, les valeurs manquantes et la gestion des types de données afin de préparer vos données pour une analyse et un apprentissage automatique robustes.
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Développer une stratégie complète pour le nettoyage de données textuelles non structurées, incluant la normalisation, la réduction du bruit et la gestion des valeurs manquantes pour diverses tâches de PNL.
Décrire un processus systématique de conversion et de validation des types de données à travers des sources de données disparates, assurant la cohérence et la correction pour l'intégration.
Recommander des techniques optimales de normalisation et de mise à l'échelle des données pour les modèles d'apprentissage automatique, basées sur la distribution des données, les valeurs aberrantes et le type de modèle.
Générer un plan détaillé d'ingénierie de caractéristiques sur des données de séries temporelles, incluant les caractéristiques de décalage, les statistiques glissantes et les indicateurs temporels pour améliorer les modèles prédictifs.
Concevoir un plan robuste pour la gestion des données manquantes, incluant les méthodes d'imputation, leur justification et l'évaluation de l'impact sur l'intégrité de l'ensemble de données.
Ce pack premium offre une suite complète de prompts conçus pour rationaliser et améliorer vos flux de travail de préparation des données. De l'automatisation des contrôles qualité à la standardisation du texte, en passant par la conception de stratégies d'imputation et la génération de données synthétiques, ces prompts permettent aux professionnels des données d'obtenir des jeux de données plus propres et plus fiables pour l'analyse et la modélisation.
Une collection de prompts essentiels conçus pour vous aider à nettoyer, prétraiter et transformer efficacement vos données brutes. Ces prompts vous guident dans l'identification des problèmes de données courants et l'application de techniques standard de préparation des données, garantissant que vos jeux de données sont prêts pour l'analyse et la modélisation.
