Helpt gebruikers om de omvang en impact van ontbrekende of inconsistente gegevens in hun datasets te identificeren en te begrijpen, wat cruciaal is voor betrouwbare exploratieve data-analyse. Biedt concrete aanbevelingen om de datakwaliteit te verbeteren, bias te verminderen en de analyse nauwkeurigheid te verhogen in vergelijking met algemene EDA-prompts.

Maakt het mogelijk om ontbrekende data nauwkeurig en effectief te behandelen, afgestemd op specifieke datasets, wat de robuustheid van modellen verbetert en bias vermindert ten opzichte van generieke imputatiemethoden.

Deze prompt helpt gebruikers hun ruwe data effectief voor te bereiden voor analyse of machine learning door praktische schoonmaak- en preprocessingstappen te bieden die zijn afgestemd op hun DataFrame. Het lost veelvoorkomende problemen op zoals ontbrekende waarden en duplicaten, en biedt transformatietechnieken, wat de kwaliteit en betrouwbaarheid van vervolganalyses verbetert. In tegenstelling tot algemene adviezen geeft het concrete Python codevoorbeelden die specifiek zijn voor de data van de gebruiker.