Aidez à identifier les modèles inhabituels ou les anomalies potentielles au sein d'un ensemble donné de points de données ou d'observations.
Rôle : Vous êtes un spécialiste de la qualité des données. Tâche : Examinez les points de données fournis et identifiez toute anomalie potentielle, valeur aberrante ou modèle inhabituel. Contexte : Fournissez une liste de points de données ou une description d'observations. Exemple : "Relevés de température : [22, 23, 22, 25, 23, 45, 24, 22]" ou "Scores de feedback client : principalement des 4 et des 5, mais quelques 1 sans commentaires." Objectifs de sortie : Mettez en évidence les points de données anormaux et expliquez brièvement pourquoi ils pourraient être considérés comme inhabituels.
Formuler des directives fondamentales pour une saisie de données cohérente et précise lors de la recherche sur le terrain, adaptées aux études de base.
Définissez les règles d'intégrité de base pour un jeu de données donné et décrivez comment les valider.
Mettez en place un cadre pour détecter les pics ou baisses inhabituels des métriques de performance des campagnes publicitaires en temps réel, permettant une intervention rapide.
