Вам предоставлен набор данных (описание структуры, но не сами данные: 50% числовых, 30% категориальных, 20% временных меток) о транзакциях электронной коммерции. Данные характеризуются: 1. 25% пропусков в категориальных переменных (не случайных). 2. Выбросы в числовых переменных, которые могут быть как ошибками ввода, так и реальными транзакциями VIP-клиентов. 3. Несоответствие форматов дат (микс ISO и POSIX). Напишите подробный алгоритм и псевдокод на Python (используя Pandas/NumPy) для автоматизированной очистки. Объясните, как вы будете дифференцировать ошибки от редких событий и какие методы импутации выберете для каждого типа данных.