Что бы вы стали делать с ошибками в данных?

Важно понимать, что ошибки могут появляться по разным причинам — от человеческого фактора до технических сбоев. При работе с «грязными» данными типичные задачи включают:

1️⃣ Обнаружение и удаление дубликатов
В Pandas можно использовать метод .duplicated() для поиска повторяющихся значений и .drop_duplicates() для их удаления.

2️⃣ Исправление неверных значений
Следует проверить данные на соответствие типа и контекста. Например, изменение доходности (MoM) может быть представлено в процентах или долях, и неверный формат может исказить итоговые метрики.

3️⃣ Форматирование данных
Следует убедиться, что числовые значения хранятся в правильном формате. Если доход или другие числовые данные представлены как строки, нужно конвертировать их в float для корректных вычислений.

4️⃣ Корректировка формата даты и времени
Для работы с временными рядами нужно преобразовать даты в формат datetime с помощью pd.to_datetime(), что упростит аналитику и прогнозы.

#анализ_данных