Natuurlijk! Hier is een adaptief plan voor het valideren en corrigeren van je dataset tijdens de preprocessingfase, afgestemd op jouw beschrijving: 1. Data-inventarisatie en -inspectie - Verzamel en verken de dataset: controleer op ontbrekende waarden, outliers en inconsistenties. - Documenteer de frequentie en aard van fouten, vooral in leeftijd, temperatuur en transactiegegevens. 2. Validatieregels implementeren - Leeftijd: controleren of alle waarden tussen 0 en 120 liggen. - Temperatuur: controleren of alle waarden tussen -50 en 50 liggen. - Banktransacties: controleer dat datums valide zijn, bedragen binnen redelijke grenzen, en categorieën overeenkomen met verwachte waarden. 3. Adaptieve correctie strategieën - Voor ontbrekende of ongeldige waarden: a. Leeftijd en temperatuur: - Als waarde ontbreekt of ongeldigheid wordt vastgesteld, vervang door het gemiddelde van de geldige gegevens. - Voeg logica toe om te voorkomen dat foutieve imputaties in kritieke patiëntgegevens worden gemaakt (bijvoorbeeld door extra validatie of flagging). b. Banktransacties: - Corrigeer of markeer ongeldige datums en bedragen. - Overweeg meer contextuele checks (bijvoorbeeld datums niet in de toekomst, bedragen niet negatief tenzij logisch). 4. Feedbackmechanisme - Automatiseer het genereren van een samenvatting van fouten na elke preprocessing-run. - Stuur deze samenvatting via e-mail naar de data engineers, met details over: - Aantal en aard van fouten - Correcties die toegepast zijn - Aandachtspunten voor volgende iteraties 5. Prioritering en beperkingen - Voorkom foutieve imputaties in patiëntgegevens door: - Extra validaties voor kritieke velden - Mogelijkheid om handmatig te controleren of te overslaan bij twijfel - Prioriteer correctie van grote fouten en missing data die de analyse significant kunnen beïnvloeden. 6. Iteratief proces - Voer de validatie en correctie cyclisch uit. - Pas de regels aan op basis van feedback en nieuwe inzichten. - Documenteer elke iteratie voor traceerbaarheid. 7. Automatisering en monitoring - Automatiseer het proces met scripts (bijvoorbeeld in Python of R). - Implementeer alerting bij afwijkingen of uitzonderingen. Door dit adaptieve plan te volgen, zorg je voor een robuuste preprocessing die data-kwaliteit waarborgt en fouten effectief aanpakt, terwijl je kritieke gegevens beschermt tegen onjuiste imputaties.

Hier is een adaptief validatie- en correctieplan voor uw dataset met banktransacties: **Adaptief Validatie- en Correctieplan** 📋 **Fase 1: Data Assessment** - Initialiseer automatische dataset-scan op: - Ontbrekende waarden (NA/null) - Datatype-inconsistenties - Dubbele records - Outlierdetectie met IQR-methode ⚙️ **Fase 2: Adaptieve Validatielaag** - Implementeer dynamische validatieregels: ```python # Voorbeeld pseudocode def validate_age(value): return 0 <= value <= 120 # Uw leeftijdsregel def validate_temperature(value): return -50 <= value <= 50 # Uw temperatuurregel ``` 🛠️ **Fase 3: Gelaagde Correctiestrategieën** 1. **Missende waarden**: - Gemiddelde-imputatie (zoals gespecificeerd) - Voor categorische data: modus-imputatie - Optioneel: ML-gebaseerde imputatie voor complexe gevallen 2. **Outlier-afhandeling**: - Winsorisering of trimming - Domeinspecifieke correctie (bijv. medische grenswaarden) 3. **Consistentiechecks**: - Kruisvalidatie tussen gerelateerde velden - Tijdsreeksconsistentie voor transactiedata 📊 **Fase 4: Feedback & Monitoring** - Automatisch e-mailrapportage-systeem: - Foutcategorisatie per type - Correctie-beslissingslogboek - Impactassessment van wijzigingen 🔒 **Beveiligingsmaatregelen**: - Geen patiëntgegevens in e-mailrapporten - Geanonimiseerde foutrapportage - Audit trail van alle correcties 🔄 **Adaptieve Componenten**: - Zelflerend threshold-systeem voor outlierdetectie - Dynamische aanpassing validatieregels op basis van historische data-kwaliteit - Regelmatige her-evaluatie van correctiestrategieën **Implementatiestappen**: 1. Ontwikkel modulaire validatiepipeline 2. Test met subset van data 3. Implementeer gefaseerde rollout 4. Continue monitoring en bijstelling **Belangrijk**: Voor patiëntgerelateerde data altijd medisch domeinexpertise betrekken bij correctiebeslissingen, ondanks de banktransactie-context van uw dataset.