7 Python-Tricks zur Erkennung und Behebung von Datenproblemen in der EDA
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In der frühen Phase der explorativen Datenanalyse (EDA) ist es entscheidend, Datenqualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Mit sieben gezielten Python-Tricks können Analysten schnell fehlende Werte, Ausreißer, inkonsistente Datentypen und andere häufige Fehler identifizieren und korrigieren.
Diese Techniken nutzen leistungsfähige Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Seaborn, um Daten visuell und rechnerisch zu untersuchen. Durch die Anwendung dieser Tricks wird die Grundlage für robuste Modellierung und zuverlässige Erkenntnisse gelegt.
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