datapreparatie

Datapreparatie is het proces van het omzetten van ruwe data in voorbereide datasets voor analyse en modelbouw. Dit omvat het opschonen, transformeren en integreren van gegevens uit verschillende bronnen, zowel gestructureerd als ongestructureerd.

Doel en belang: verbeteren van datakwaliteit, consistentie, volledigheid en reproduceerbaarheid, zodat analyses betrouwbaar kunnen worden uitgevoerd en modellen betere prestaties leveren.

Belangrijke stappen: verkennen en beoordelen van data kwaliteit; opschonen (verwijderen of corrigeren van fouten, deduplicatie); omgaan met ontbrekende waarden; transformeren en normaliseren (schalen, encoding van categorische variabelen); integreren van meerdere bronnen (joinen en samenvullen); validatie en documentatie zodat stappen reproduceerbaar zijn.

Technieken en overwegingen: imputatie voor missende waarden, detectie en behandeling van uitbijters, encodering van categorische variabelen, normalisatie, data provenance en metadata, privacy- en governance-eisen.

Tools en omgevingen: vaak aangedreven door ETL/ELT-pijplijnen, scriptingtalen zoals Python of R, SQL, en diverse data-infrastructuren. Resultaat is een datastructuur die geschikt is voor analyse, statistische modellering of machine learning.

Impact en toepassingsgebieden: datapreparatie is essentieel in data science, business intelligence, en data-gedreven besluitvorming.