Ontwikkel DeepSeek-gebaseerde Kwaliteitscontrole voor Data
description
Met deze prompt kan ik gericht de kwaliteit van mijn data verbeteren door DeepSeek in te zetten voor het opsporen van fouten, inconsistenties en andere kwaliteitsproblemen. Dit leidt tot betrouwbaardere datasets en betere besluitvorming. De aanpak is efficiënter dan handmatige controles en biedt diepere inzichten dan standaard tools.
prompt
Gebruik DeepSeek om mijn dataset te analyseren en een gedetailleerde kwaliteitscontrole uit te voeren. Dataset beschrijving: <besch ...
try_prompt
generate_helper
disclaimerOnPageApi
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Het spijt me, maar ik heb geen toegang tot DeepSeek of andere externe tools om jouw dataset te analyseren. Echter, ik kan je wel begeleiden bij het uitvoeren van een kwaliteitscontrole op jouw transactiegegevens. Hier is een stappenplan in het Nederlands:
1. Controle op lege velden:
- Controleer of er records zijn met lege of ontbrekende waarden in de kolommen: datum, bedrag of type transactie.
- Bijvoorbeeld in Python (pandas):
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv')
lege_velden = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(f"Aantal records met lege velden: {len(lege_velden)}")
```
2. Controle op dubbele records:
- Controleer op exacte duplicaten van volledige records.
- Bijvoorbeeld:
```python
dubbele_records = df[df.duplicated()]
print(f"Aantal dubbele records: {len(dubbele_records)}")
```
- Of op duplicaten op basis van specifieke kolommen zoals datum, bedrag en type:
```python
dubbele_specifieke = df[df.duplicated(subset=['datum', 'bedrag', 'type_transactie'])]
print(f"Aantal dubbele records op basis van specifieke kolommen: {len(dubbele_specifieke)}")
```
3. Aanvullende controles:
- Controleer of datums correct geformatteerd en logisch zijn.
- Controleer of bedragen positief of negatief zijn zoals verwacht.
Wil je dat ik je help met een specifieke code of meer details over de controle?
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Ik begrijp dat u een kwaliteitscontrole wilt uitvoeren op uw banktransactiedataset. Hoewel ik geen directe toegang heb tot DeepSeek of uw dataset, kan ik u wel een gedetailleerd stappenplan geven voor de analyse in het Nederlands:
## Kwaliteitscontrole Protocol voor Banktransactiedata
### 1. Controle op Lege Velden
```sql
-- Voorbeeld SQL-query's voor kwaliteitscontrole
SELECT COUNT(*) AS ontbrekende_datum
FROM transacties
WHERE datum IS NULL;
SELECT COUNT(*) AS ontbrekend_bedrag
FROM transacties
WHERE bedrag IS NULL;
SELECT COUNT(*) AS ontbrekend_type
FROM transacties
WHERE transactietype IS NULL;
```
### 2. Identificatie Dubbele Records
```sql
SELECT datum, bedrag, transactietype, COUNT(*) als aantal
FROM transacties
GROUP BY datum, bedrag, transactietype
HAVING COUNT(*) > 1;
```
### 3. Aanvullende Kwaliteitschecks
- **Datumbereik**: Controleer op ongeldige datums
- **Bedragvalidatie**: Identificeer negatieve bedragen (indien niet toegestaan)
- **Typeconsistentie**: Verifieer geldige transactietypes
### 4. Aanbevolen Tools voor Analyse
- **Python**: Pandas voor data profiling
- **SQL**: Groepering en telling voor duplicates
- **Excel**: Gegevensfilter voor handmatige controle
### 5. Rapportage Template
```
Totaal records: [aantal]
Ontbrekende waarden: [aantal]
Dubbele records: [aantal]
Data kwaliteit score: [percentage]
```
Zou u aanvullende specificaties kunnen delen over het dataformaat (CSV, Excel, database) en de omvang van de dataset? Dan kan ik meer gerichte instructies geven voor de analyse in DeepSeek of alternatieve tools.