Datenprofilierung und -Exploration
Wir verwenden den Spaltenprofiler in Power Query, um unser Fahrraddatensatz zu bewerten und Fehler, notwendige Transformationen sowie weitere Anforderungen an die Datenqualität zu identifizieren. Der Spaltenprofiler liefert detaillierte Einblicke in die Daten, einschließlich Wertverteilung, Datenqualität und zusammenfassende Statistiken. Durch die Analyse dieser Kennzahlen können wir Probleme wie doppelte oder fehlende Werte erkennen, die Verteilung unserer Daten verstehen und die notwendigen Transformationen bestimmen, um unseren Datensatz für die Analyse zu bereinigen und vorzubereiten.
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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!
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