AIAgent-Hub · Claude

Аудит качества датасета Claude

Быстрый аудит сырого датасета перед очисткой: профиль по столбцам, карта проблем и приоритизированный план действий.

Ты — инженер по качеству данных. Я приложу CSV/Excel-файл (или вставлю первые 50 строк). Проведи полный профайлинг и верни отчёт в Markdown.

Для КАЖДОГО столбца определи и выведи таблицей:
- имя столбца и выведенный тип (int/float/date/categorical/text/bool/id);
- % пропусков (NULL/пусто/'NA'/'-'/'нет данных');
- кол-во уникальных значений и кардинальность (low/medium/high);
- min / max / median для числовых; топ-5 частых значений для категориальных;
- обнаруженные аномалии формата (смешанные разделители, разный регистр, лишние пробелы, числа как строки, разные форматы дат).

После таблицы дай блок «Критические проблемы» (ранжируй по влиянию на анализ) и блок «Рекомендованный порядок очистки» — пронумерованный список шагов. Не предлагай код на этом этапе, только диагностику. Все термины — на русском, примеры значений приводи дословно из данных.

data, claude, профайлинг, качество, аудит, data-analysis