Dataprofilering og Udforskning
Vi vil bruge Kolonneprofileren i Power Query til at evaluere vores cykeldatasæt for at identificere fejl, nødvendige transformationer og andre datakvalitetsbehov. Kolonneprofileren giver detaljeret indsigt i dataene, herunder værdifordeling, datakvalitet og summariske statistikker. Ved at analysere disse målinger kan vi identificere problemer som dubletter eller manglende værdier, forstå fordelingen af vores data og beslutte de nødvendige transformationer for at rense og forberede vores datasæt til analyse.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Can you explain how to fix the misspelled "casual" value in the writer type column?
What are the best ways to handle the missing values in the riders and humidity columns?
How can I deal with the zero and outlier values in the wind speed column?
Awesome!
Completion rate improved to 3.7Dataprofilering og Udforskning
Stryg for at vise menuen
Vi vil bruge Kolonneprofileren i Power Query til at evaluere vores cykeldatasæt for at identificere fejl, nødvendige transformationer og andre datakvalitetsbehov. Kolonneprofileren giver detaljeret indsigt i dataene, herunder værdifordeling, datakvalitet og summariske statistikker. Ved at analysere disse målinger kan vi identificere problemer som dubletter eller manglende værdier, forstå fordelingen af vores data og beslutte de nødvendige transformationer for at rense og forberede vores datasæt til analyse.
Tak for dine kommentarer!
