Dataprofilering och Utforskning
Använd Kolumnprofilering i Power Query för att utvärdera cykeldatasetet och identifiera potentiella fel, nödvändiga transformationer och övergripande datakvalitetsproblem. Kolumnprofilering ger detaljerad information såsom värdefördelning, datakvalitet och sammanfattande statistik.
Genom att granska dessa mätvärden kan du upptäcka problem som dubbletter eller saknade värden, få en bättre förståelse för datadistributionen och avgöra vilka transformationer som krävs för att rensa och förbereda datasetet för analys.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
What are the main data quality issues identified in the bicycle dataset?
How can I use the Column Profiler to find and fix misspelled values?
What steps should I take to handle missing or duplicate values in Power Query?
Fantastiskt!
Completion betyg förbättrat till 3.7Dataprofilering och Utforskning
Svep för att visa menyn
Använd Kolumnprofilering i Power Query för att utvärdera cykeldatasetet och identifiera potentiella fel, nödvändiga transformationer och övergripande datakvalitetsproblem. Kolumnprofilering ger detaljerad information såsom värdefördelning, datakvalitet och sammanfattande statistik.
Genom att granska dessa mätvärden kan du upptäcka problem som dubbletter eller saknade värden, få en bättre förståelse för datadistributionen och avgöra vilka transformationer som krävs för att rensa och förbereda datasetet för analys.
Tack för dina kommentarer!
