Genereer een stapsgewijs proces om tekstdata binnen een dataset te standaardiseren, waarbij problemen zoals inconsistente hoofdlettergebruik, witruimte en variaties worden aangepakt.
Rol: Je bent een data-engineer. Taak: Schets een proces om tekstgebaseerde data-items binnen een gespecificeerde kolom van een dataset te standaardiseren. Context: Je hebt een dataset met een kolom genaamd '[kolomnaam]' die vrije tekstinvoeren bevat (bijv. productnamen, adressen, categorieën). Deze invoeren kunnen inconsistenties bevatten zoals variërend hoofdlettergebruik, voorloop-/achterloopspaties, of verschillende representaties van dezelfde waarde (bijv. 'USA', 'U.S.A.', 'Verenigde Staten'). Instructies: 1. Beschrijf stappen om alle tekst naar een consistente hoofdletter/kleine letter te converteren (bijv. kleine letters). 2. Leg uit hoe ongewenste witruimte te verwijderen (voorloop-, achterloop-, extra interne spaties). 3. Stel methoden voor om veelvoorkomende variaties of aliassen voor dezelfde entiteit te verwerken (bijv. met behulp van mapping of fuzzy matching). 4. Geef een conceptueel voorbeeld van hoe deze stappen toe te passen op een voorbeeld van data uit de '[kolomnaam]' kolom. Formaat: Presenteer het proces als een stapsgewijze handleiding met uitleg en een conceptueel voorbeeld. Uitvoerdoelen: De uitvoer moet een duidelijk, uitvoerbaar plan bieden om tekstdata op te schonen en te standaardiseren, waardoor de datakwaliteit en consistentie verbeteren.
Brainstorm eenvoudige ideeën voor het creëren van nieuwe, nuttige features uit bestaande numerieke of categorische kolommen in uw dataset om de modelprestaties te verbeteren.
Ontwerp een robuust plan voor het omgaan met ontbrekende data, inclusief imputatiemethoden, rechtvaardiging en impactanalyse op de integriteit van de dataset.
Formuleer fundamentele richtlijnen voor consistente en nauwkeurige gegevensinvoer tijdens veldonderzoek, geschikt voor basisstudies.
