മോശം മെഷീൻ ഡാറ്റ: Power BI-യിൽ എത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം പരിഹരിക്കൽ

ഡാഷ്ബോർഡുകൾ അവയ്ക്ക് ഡാറ്റ നൽകുന്ന മെഷീൻ ഡാറ്റയുടെ അത്രയേ മികച്ചതാകൂ. iFAKT സീരീസിന്റെ ഈ എപ്പിസോഡിൽ, സാധാരണ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങളെക്കുറിച്ചാണ് ഞങ്ങൾ സംസാരിക്കുന്നത്: നഷ്ടമായ മൂല്യങ്ങൾ (missing values), പേരിടൽ, ടൈംസ്റ്റാമ്പുകളും യൂണിറ്റുകളും, അവ Power BI-യിലേക്ക് എത്തുന്നതിന് മുമ്പ് എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാം എന്നിവ.

പൈപ്പ്ലൈനിൽ തന്നെ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പരിശോധനകൾ (data quality checks) എങ്ങനെ ഉൾപ്പെടുത്താം എന്ന് നിങ്ങൾ പഠിക്കും.
ആർക്കുവേണ്ടിയാണ്: ഡാറ്റ എഞ്ചിനീയർമാർ, BI ഡെവലപ്പർമാർ, മാനുഫാക്ചറിംഗ് അനലിസ്റ്റുകൾ.

ഈ പോഡ്കാസ്റ്റിന്റെ സപ്പോർട്ടർ ആകൂ: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support.

ഈ എപ്പിസോഡിൽ AI-സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കം ഉൾപ്പെടുന്നു.