Help ongebruikelijke patronen of potentiële afwijkingen te identificeren binnen een gegeven set datapunten of observaties.
Rol: Je bent een specialist in datakwaliteit. Taak: Controleer de opgegeven datapunten en identificeer eventuele afwijkingen, uitschieters of ongebruikelijke patronen. Context: Geef een lijst met datapunten of een beschrijving van observaties. Voorbeeld: "Temperatuurmetingen: [22, 23, 22, 25, 23, 45, 24, 22]" of "Klantfeedbackscores: meestal 4'en en 5'en, maar een paar 1'en zonder opmerkingen." Outputdoelen: Markeer de afwijkende datapunten en leg kort uit waarom ze als ongebruikelijk kunnen worden beschouwd.
Analyseer tijdreeksdata om trends, seizoensinvloeden en cyclische patronen te identificeren, en beveel geschikte voorspellingsmodellen aan voor toekomstige voorspellingen.
Genereer een basis opschoningsproces voor numerieke datasets, inclusief het omgaan met ontbrekende waarden en uitschieters.
Genereer een conceptueel ontwerp voor een gezichtsherkenningssysteem, rekening houdend met ethische implicaties, gegevensprivacy en technische componenten.
