 Opmerking: Artikelen in andere talen dan het Engels worden vertaald met behulp van AI. Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, kan de formulering enigszins variëren. Als je iets opmerkt dat verbeterd kan worden, horen we graag je feedback. |
Als je de hogere niveau certificeringen Data-analist en Datawetenschapper volgt, wordt je gevraagd een rapport te schrijven, dat wordt beoordeeld door menselijke beoordelaars.
Onze tip is om het echt gemakkelijk te maken voor degene die je werk beoordeelt. Maak een lijst met één punt per kolom. Op die manier is de beoordelaar er absoluut zeker van dat je elke kolom hebt bekeken en kan je niet zakken.
Je maakt de beoordeling niet alleen gemakkelijker, maar het is ook makkelijker voor jou om te zien wat je hebt gedaan en zeker te zijn dat je elke kolom hebt gecontroleerd.
Hier is een voorbeeldoplossing:
De oorspronkelijke gegevens bevatten 200 rijen en 9 kolommen. Na validatie bleven er 198 rijen over. Het volgende beschrijft wat ik met elke kolom heb gedaan:
- Regio: Er waren 10 unieke regio's, zoals verwacht.
- Plaatsnaam: Er waren 185 unieke plaatsnamen, wat suggereert dat sommige namen dubbel voorkomen, dit moet worden bevestigd met het team dat de gegevens levert.
- Plaats type: Er zijn slechts 4 waarden voor elk type plaats: Coffee Shop, Cafe, Espressobar en Overige. Dit komt overeen met wat verwacht wordt.
- Beoordeling: Waarden variëren van 3,9 tot 5,0, dus alle waarden liggen binnen het verwachte bereik.
- Beoordelingen: Ik heb rijen verwijderd waar de beoordelingswaarde ontbrak. Dit waren 2 rijen, waardoor er 198 rijen data overbleven.
- Prijs: Er zijn 3 prijscategorieën, zoals verwacht.
- Bezorgoptie: Er zijn 2 bezorgopties - Waar/Niet waar, zoals verwacht.
- Ter plaatse eten optie: Ik heb ontbrekende waarden omgezet naar Niet waar, er waren oorspronkelijk geen Niet waar waarden.
- Afhaaloptie: Ik heb ontbrekende waarden omgezet naar Niet waar, er waren ook oorspronkelijk geen Niet waar waarden.