Odborné vysvětlení: Čištění dat je proces identifikace a opravy (nebo odstranění) chybných, neúplných, nepřesných nebo irelevantních částí datasetu. Zahrnuje detekci a řešení problémů jako jsou chybějící hodnoty, odlehlé hodnoty, duplicity a nekonzistence. Cílem je zlepšit kvalitu dat pro následné analýzy a modelování.
Vysvětlení pro laiky: Představte si, že máte velkou krabici s fotografiemi, ale některé jsou rozmazané, jiné poškozené nebo dokonce duplicitní. Čištění dat je jako procházení této krabice, vyhazování špatných fotek, opravování poškozených a odstraňování duplikátů. Tím zajistíte, že když budete fotky ukazovat, budou všechny jasné a smysluplné.
Data cleaning is the process of identifying and correcting (or removing) errors, incomplete, inaccurate, or irrelevant parts of a dataset. It involves detecting and addressing issues such as missing values, outliers, duplicates, and inconsistencies. The goal is to improve data quality for subsequent analysis and modeling.
