Fed Rohhandelsdaten an Crait, es hat automatische Datenqualitätsprobleme, alles gereinigt und Muster finden!

    Die Herausforderung 🤔

    Begonnen mit einem chaotischen 42.481-Reihen-Einzelhandelsdatensatz, der:

    • ❌ 798 Negative Mengen (Rückgaben gemischt)
    • ❌ 273 Ungültige Preise (≤ £ 0)
    • ❌ 15.631 Fehlende Kunden -IDs
    • ❌ 97% der Analysten würden Stunden damit verbringen, dies zu reinigen

    Was als nächstes geschah, war umwerfend 🤯 🤯

    Anstatt stundenlang Reinigungsskripte zu schreiben, sagte ich einfach der KI: "Analysieren Sie diese Einzelhandelsdaten und finden Sie Geschäftsmöglichkeiten"

    Crait automatisch:

    1. Alle Datenprobleme erkannt ohne gesagt zu werden, womit man suchen sollte
    2. Reinigte die Daten intelligent (Renditen für die Analyse getrennt gehalten)
    3. Erzeugte schöne Visualisierungen

    Datenqualität:

    • Saubere Datenrate: 97,6% (intelligent gefilterte KI)
    • Gültige Aufzeichnungen: 41.480 Transaktionen
    • Datumsbereich: Dezember 2010 (23 Tage Daten)

    7. Dezember Treffer 99.000 £ (2,4 -fache Tagesdurchschnitt) – Zeigt, wie sich die Leute auf Weihnachten vor ungefähr 16 Tagen vorbereiten

    Der Game Changer 🚀

    Im Gegensatz zu traditioneller KI, das gerade schlägt vor Code, dieses Tool führt alles live aus. Es ist, als hätte ein hochrangiger Datenwissenschaftler, der:

    • Versteht niemals Probleme mit der Datenqualität
    • Codes und Ausführen der Analyse in Echtzeit
    • Bietet geschäftsbereite Erkenntnisse
    • Funktioniert rund um die Uhr ohne Kaffeepausen ☕ ☕

    Was ich benutzt habe 🛠️

    • Werkzeug: Crait (AI + Code Exeecution Platform)
    • Daten: Kaggle E-Commerce-Daten
    • Zeit: 5 Sekunden vom Upload auf Erkenntnisse
    • Codierung erforderlich: Null. Nur natürliche Sprache.

    Von Worried-Ebb8051

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    4 Kommentare

    1. GreatStateOfSadness on

      Ignoring the fact this was a shit ad with text that was generated with AI,

      > Started with a messy 42,481-row retail dataset that had:

      > ❌ 798 negative quantities (returns mixed in)

      > ❌ 273 invalid prices (≤£0)

      > ❌ 15,631 missing customer IDs

      > ❌ 97% of analysts would spend hours just cleaning this

      This would take maybe 15 seconds with a SQL query and 5 minutes with a filter in Excel. 

    2. **What I am curious about is whether AI can find clues and insights that are not easily discovered by humans in the same data set.**

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