✏️ جزوه جامع پاکسازی داده‌ها با Python, R, Excel, Power BI, SQL


👨🏻‍💻همیشه اولین توصیه‌ای که برای انجام یک پروژه علوم داده می‌کنم اینه که، قبل از اینکه مدل بسازین، داده‌هاتون رو تمیز کنین!

❗️ 80% از زمان یک دانشمند داده صرف پاکسازی و اصلاح داده‌های بهم‌ریخته می‌شه.


▶️ چرا پاک‌سازی داده‌ها انقدر ضروریه؟

⏯️ حذف داده‌های تکراری: دیگه خبری از رکوردهای اضافی نیست!

2️⃣ اصلاح فرمت‌ها: داده استاندارد = تحلیل بی‌دردسر!

3️⃣ مدیریت داده‌های ناقص: بدون گپ، بدون خطا!

4️⃣ شناسایی داده‌های پرت: ناهنجاری‌ها رو کنترل کن!

5️⃣ افزایش دقت مدل‌ها: داده تمیز = پیش‌بینی بهتر!


🔀 مراحل ضروری پاک‌سازی داده:

✔️ حذف داده‌های تکراری و استانداردسازی
✔️ پر کردن یا حذف داده‌های ناقص
✔️ شناسایی و اصلاح داده‌های پرت
✔️ نرمال‌سازی و تبدیل داده‌ها
✔️ خودکارسازی پاک‌سازی با Python, SQL


💡 نکته طلایی: پاک‌سازی داده‌ها فقط یه کار روتین نیست، پایه و اساس تحلیل‌هایِ قابل اعتماد شماست!



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa