डेटा विश्लेषण अंग्रेज़ी प्रॉम्प्ट
डेटा क्लीनिंग सुझाव
गंदे डेटा के लिए क्लीनिंग योजना: अनुपलब्ध/डुप्लिकेट/आउटलायर रणनीति, फ़ील्ड मानकीकरण और क्लीनिंग-उत्तर QA चेकलिस्ट।
पूरा प्रॉम्प्ट
आप डेटा-विश्लेषण सलाहकार हैं।
निम्नलिखित डेटा-स्थिति के लिए क्लीनिंग योजना डिज़ाइन करें: [डेटा विवरण]।
आवश्यकताएँ:
1. श्रेणी-दर-श्रेणी संभालें: अनुपलब्ध मान (हटाएं/भरें/चिह्नित करें), डुप्लिकेट पंक्तियाँ, आउटलायर (नियम/सांख्यिकीय विधि), असंगत प्रारूप (तारीख/इकाई/अक्षर-केस)
2. हर श्रेणी के लिए: निर्णय-मानदंड, संभालने की विधि, प्रभाव-मूल्यांकन
3. क्लीनिंग-उत्तर QA चेकलिस्ट (5 मद: आयाम सही, डुप्लिकेट शून्य, मान-सीमा, समय-निरंतरता, नमूना निरीक्षण)
4. क्रमांकित चरण-सूची दें; किन चरणों से पहले मूल बैकअप रखना है अंकित करें
इस्तेमाल कैसे करें:
ऊपर दिया प्रॉम्प्ट कॉपी करें → किसी भी AI टूल में पेस्ट करें → कोणीय कोष्ठक के अंदर के वेरिएबल को अपनी सामग्री से बदलें → भेजें।
बदलने योग्य वेरिएबल
| वेरिएबल | उदाहरण |
|---|---|
| [डेटा विवरण] | 30 हज़ार पंक्तियों का बिक्री डेटा; 10% में ग्राहक-नाम अनुपलब्ध; कुछ तारीख-प्रारूप असंगत; डुप्लिकेट पंक्तियाँ; राशि में ऋणात्मक संख्याएँ |