Met deze prompt krijg je een gedetailleerd overzicht van de verdelingen van je data en detecteer je afwijkingen die analyses kunnen beïnvloeden. Dit helpt je datakwaliteit te verbeteren en onderbouwde beslissingen te nemen over datavoorbereiding en modelkeuze, wat beter is dan algemene EDA doordat het zich richt op kritieke aspecten van data-integriteit.

Maakt het mogelijk om effectief de onderliggende distributie en afwijkingen in data te verkennen en te visualiseren, wat leidt tot een beter begrip van datakwaliteit en betere beslissingen. Deze prompt onderscheidt zich door zich specifiek te richten op distributie en uitbijterdetectie, in tegenstelling tot bestaande prompts die interactiviteit, styling of rapportage benadrukken.

Met deze prompt kan de gebruiker een machine learning algoritme ontwikkelen dat bestand is tegen veranderingen en onbekende patronen in data, wat leidt tot betrouwbaardere modellen in echte, dynamische situaties. Het helpt problemen door verschuivende data te voorkomen die traditionele modellen kunnen ondermijnen en levert praktische technieken voor het verbeteren van de modelrobustheid.