#удаление_дубликатов_данных — Public Fediverse posts

Как подготовить данные к анализу: очистка и предобработка, без которых всё остальное не имеет смысла

Ваши данные врут. Не потому, что кто-то хотел вас обмануть, а потому, что вы им это позволили. Всё выглядит правильно: модель обучилась, метрики зелёные, дашборд аккуратный. А потом бизнес-решение, принятое на основе этих данных, приводит не туда. В этот момент начинают проверять алгоритм, гипотезу или эксперимент. Но в большинстве случаев проблема была раньше — в данных, которые никто толком не подготовил. Даже аккуратный дашборд может скрывать проблемы в данных, если этап подготовки был сделан формально. Пройти путь до данных, которым доверяем →

https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/1026754/

#подготовка_данных_к_анализу #очистка_данных #data_cleaning #предварительная_обработка_данных #удаление_дубликатов_данных #обработка_выбросов #подготовка_данных_для_ML #data_preparation #минимизация_шума #очистка_данных_от_ошибок