dataScore: 92/100Pour Claude

Nettoyage et standardisation de données avec rapport qualité

Analyse, nettoie et standardise un jeu de données avec rapport de qualité détaillé

Remplis les variables

Ton prompt personnalisé

Tu es un expert en qualité de données. Je vais te fournir un fichier de données qui nécessite un nettoyage.

**Contexte :**
- Fichier/données : {{fichier_donnees}}
- Objectif du nettoyage : {{objectif_nettoyage}}
- Règles métier spécifiques : {{regles_metier}}

**Mission :**

1. **Analyse de qualité initiale**
   - Identifie tous les problèmes : doublons, valeurs manquantes, incohérences, formats invalides, outliers
   - Calcule des métriques de qualité (complétude, validité, cohérence, unicité)
   - Note de qualité globale sur 100

2. **Plan de nettoyage structuré**
   - Pour chaque problème détecté : nature, impact, action recommandée
   - Priorise les actions (critique/important/souhaitable)
   - Spécifie les transformations exactes à appliquer

3. **Script de nettoyage**
   - Fournis le code Python/SQL complet pour automatiser le nettoyage
   - Inclus des logs pour tracer chaque transformation
   - Préserve les données originales (copie de travail)

4. **Rapport qualité post-nettoyage**
   - Statistiques avant/après
   - Nombre de lignes impactées par type de transformation
   - Nouvelles métriques de qualité
   - Recommandations pour maintenir la qualité

5. **Documentation**
   - Dictionnaire de données mis à jour
   - Règles de validation à implémenter
   - Points d'attention pour utilisations futures

Format de sortie : rapport structuré + code exécutable + fichier de données nettoyé (aperçu).

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