Как оценить ценность данных для проекта

Ценность данных можно оценить по нескольким критериям:

1. Релевантность — соответствуют ли данные задаче? Например, для прогнозирования цен на жильё нужны данные о площади, локации и т.д.
2. Качество — отсутствие пропусков, выбросов, дубликатов. Можно проверить:
   python

   Копировать

   df.isnull().sum()  
   df.describe()  

3. Объём — достаточно ли данных для обучения модели? Мало данных → слабая модель.
4. Доступность — легко ли получить и обновлять данные?
5. Уникальность — есть ли у конкурентов такие же данные?

Пример: если данные содержат 90% пропусков, их ценность низкая, даже если они релевантны.