Bevor eine KI Muster erkennen oder Vorhersagen treffen kann, muss sie lernen, die Wahrheit in den Daten zu finden. In der Welt der Data Science verbringen wir oft 80% unserer Zeit mit dem sogenannten Data Cleaning.
Was ist das Problem?
Rohdaten sind schmutzig. Sie enthalten Tippfehler, inkonsistente Formate oder einfach Lücken. Eine KI, die mit schlechten Daten gefüttert wird, produziert schlechte Ergebnisse – das nennt man Garbage In, Garbage Out.
Die Lösung: Intelligente Vorverarbeitung
Wir nutzen Techniken wie Regular Expressions und statistische Filter, um Rauschen zu entfernen und Trends sichtbar zu machen. In unserem Dashboard zeigen wir genau diesen Prozess: von der rohen CSV-Datei bis zur geglätteten Kurve.
Interaktives Beispiel: Schauen Sie sich in unserem Data Analytics Hub an, wie wir diese Transformationen live anwenden!
