سبق 1ਕਲੀਨਿੰਗ ਸਟੈਪਸ ਨੂੰ ਡੌਕੂਮੈਂਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰੀਪ੍ਰੋਡਿਊਸੀਬਲ ਸਕ੍ਰਿਪਟਸ ਅਤੇ ਲੌਗਸ ਬਣਾਉਣਾ (ਨੋਟਬੁੱਕਸ, ਵਰਜ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ)ਨੋਟਬੁੱਕਸ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਸ, ਅਤੇ ਲੌਗਸ ਵਰਤ ਕੇ ਹਰ ਕਲੀਨਿੰਗ ਸਟੈਪ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਅਭਿਆਸ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ, ਡਾਟਾ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਵਰਜ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨਾਂ ਰੀਪ੍ਰੋਡਿਊਸੀਬਲ, ਰਿਵਿਊਏਬਲ, ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਸਟੈਂਡਰਡਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
Designing clear data cleaning notebooksLogging transformations and assumptionsUsing Git for scripts and configurationTagging data and code versions for auditsSharing and reviewing cleaning pipelinesسبق 2ਡੀ-ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਂਟ-ਲੈਵਲ ਲਿੰਕਿੰਗ ਜਦੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਅਨਾਮ ਪੇਸ਼ੇਂਟ_ਆਈਡੀ ਮੌਜੂਦ ਹੋਵੇਵਿਜ਼ਿਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਕੁਆਸੀ-ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਈਅਰਜ਼ ਵਰਤ ਕੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਵਿਜ਼ਿਟਸ ਨੂੰ ਡਿਟੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨਕਾਉਂਟਰਸ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਅਨਾਮ ਪੇਸ਼ੇਂਟ_ਆਈਡੀ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਪਰਖੋ, ਲਿੰਕੇਜ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਡਾਉਨਸਟ੍ਰੀਮ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਨੂੰ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
Detecting exact and near-duplicate visit recordsRule-based duplicate resolution strategiesHeuristics for linking anonymous patientsEvaluating false matches and missed linksPrivacy and re-identification risk controlsسبق 3ਵੇਟ_ਟਾਈਮ_ਮਿੰਟਸ, ਲੈਂਥ_ਆਫ਼_ਸਟੇ_ਡੇਜ਼, ਅਤੇ ਟੋਟਲ_ਕੌਸਟ_ਯੂਐਸਡੀ ਲਈ ਅਉਟਲਾਈਅਰ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਆਈਕਿਊਆਰ, ਜ਼ੇ-ਸਕੋਰਸ, ਅਤੇ ਰੋਬੱਸਟ ਵਿਧੀਆਂ ਵਰਤ ਕੇਵੇਟ ਟਾਈਮਸ, ਲੈਂਥ ਆਫ਼ ਸਟੇ ਅਤੇ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਭਵ ਵੈਲੂਆਂ ਨੂੰ ਆਈਕਿਊਆਰ, ਜ਼ੇ-ਸਕੋਰਸ, ਅਤੇ ਰੋਬੱਸਟ ਐਸਟੀਮੇਟਰਜ਼ ਵਰਤ ਕੇ ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਈ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਅਵੇਅਰ ਰੂਲਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਅਉਟਲਾਈਅਰਜ਼ ਨੂੰ ਕੈਪ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ ਜਾਂ ਇਨਵੈਸਟੀਗੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਕੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਿਆ ਜਾਵੇ।
Visualizing distributions and extreme valuesIQR and modified z‑score implementationsRobust statistics for skewed cost dataClinical and operational plausibility checksStrategies for capping and transforming outliersسبق 4ਗੁੰਮ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਡਿਟੈਕਟ ਅਤੇ ਟ੍ਰੀਟ ਕਰਨਾ: ਪੈਟਰਨ, ਇੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਸਟ੍ਰੈਟੇਜੀਆਂ, ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡਸ ਨੂੰ ਐਕਸਕਲੂਡ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂਵਿਜ਼ਿਟ ਡਾਟਾਸੈੱਟਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਡਿਟੈਕਟ, ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਇੰਟਰਪ੍ਰੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਸਟਮੈਟਿਕ ਐਪ੍ਰੋਚਿਸ ਨੂੰ ਐਕਸਪਲੋਰ ਕਰੋ, ਇੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਐਨਾਲਿਸਿਸ ਤੇ ਅਸਰ ਨੂੰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਅਧੂਰੇ ਰਿਕਾਰਡਸ ਨੂੰ ਐਕਸਕਲੂਡ ਕਰਨਾ ਕਦੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ।
Profiling missingness by variable and visit typeMCAR, MAR, MNAR in healthcare visit dataSimple and model-based imputation methodsAssessing bias introduced by imputationRules for excluding visits or variablesسبق 5CSVs ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ (ਪੈਂਡਾਸ) ਅਤੇ ਆਰ (ਡਾਟਾ.ਟੇਬਲ/ਰੀਡਰ) ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾਪਾਈਥਨ (ਪੈਂਡਾਸ) ਅਤੇ ਆਰ (ਡਾਟਾ.ਟੇਬਲ/ਰੀਡਰ) ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ CSV ਵਿਜ਼ਿਟ ਡਾਟਾਸੈੱਟਸ ਲੋਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਿਹਾਰਕ ਹੁਨਰ ਹਾਸਲ ਕਰੋ, ਚੰਕਡ ਰੀਡਸ, ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਟਾਈਪਸ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮਾਲਫਾਰਮਡ ਰੋਜ਼ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇੰਟੇਕ ਐਫਿਸ਼ੀਐਂਟ, ਰੋਬੱਸਟ, ਅਤੇ ਡਾਉਨਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੇ।
Choosing readers in pandas and readr/data.tableSpecifying column types and parsersChunked loading and incremental processingManaging memory and file compressionHandling malformed rows and encoding issuesسبق 6ਡੇਟ-ਟਾਈਮ ਪਾਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ: ਵਿਜ਼ਿਟ_ਡੇਟ ਤੋਂ ਡੇ-ਆਫ਼-ਵੀਕ, ਅਵਰ-ਆਫ਼-ਡੇ, ਟਾਈਮ ਵਿੰਡੋਜ਼, ਅਤੇ ਫਿਸਕਲ ਪੀਰੀਅਡਸ ਤੱਕਰੌ ਬੇਵਿਜ਼ਿਟ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਸ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ, ਆਮ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਇਸ਼ੂਜ਼ ਨੂੰ ਫਿਕਸ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਡੇ ਆਫ਼ ਵੀਕ, ਅਵਰ ਆਫ਼ ਡੇ, ਵਿਜ਼ਿਟ ਵਿੰਡੋਜ਼, ਅਤੇ ਫਿਸਕਲ ਪੀਰੀਅਡਜ਼ ਵਰਗੀਆਂ ਫੀਚਰਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸਮਝੋ ਜੋ ਡਿਮਾਂਡ, ਸਟਾਫਿੰਗ, ਅਤੇ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਦੇ ਡਾਉਨਸਟ੍ਰੀਮ ਐਨਾਲਿਸਿਸ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
Parsing heterogeneous visit_date formatsHandling time zones and daylight savingDeriving day-of-week and hour-of-day fieldsBuilding visit windows and peak periodsMapping visits to fiscal and reporting periodsسبق 7ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਫੀਲਡਸ (ਡੇਟਸ, ਕੈਟੇਗੌਰੀਕਲ ਕੋਡਸ, ਨਿਊਮੈਰਿਕ ਮੀਜ਼ਰਸ) ਲਈ ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਟਾਈਪਸ ਵੈਲੀਡੇਟ ਕਰਨਾਵਿਜ਼ਿਟ ਡਾਟਾ ਲਈ ਸਕੀਮਾ ਵੈਲੀਡੇਟ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ, ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਟਾਈਪਸ ਨੂੰ ਐਨਫੋਰਸ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਡੇਟਸ, ਕੈਟੇਗੌਰੀਕਲ ਫੀਲਡਸ, ਅਤੇ ਨਿਊਮੈਰਿਕ ਮੀਜ਼ਰਸ ਲਈ ਰੇਂਜ਼, ਫਾਰਮੈਟਸ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਸੈੱਟਸ ਨੂੰ ਚੈੱਕ ਕਰੋ, ਡਾਉਨਸਟ੍ਰੀਮ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
Designing visit data dictionaries and schemasType checking for dates, codes, and numericsRange and format validation rulesValidating categorical code sets and labelsAutomated schema tests in pipelines