Отсутствующие значения в наборе данных могут быть проблематичными, поскольку они могут привести к необъективным результатам и неточным анализам. Вот несколько распространенных методов эффективной обработки пропущенных значений. Помните, выбор обработки пропущенных значений зависит от характера данных и проблемы, которую вы пытаетесь решить. У каждого метода есть свои плюсы и минусы, и важно оценить влияние выбранного метода на ваш окончательный анализ.

Общие методы обработки пропущенных значений

УДАЛЕНИЕ ОТСУТСТВУЮЩИХ ЗНАЧЕНИЙ

СРЕДНИЙ/МЕДИАННЫЙ/МОДА ИМПУТАЦИЯ

ЗАПОЛНЕНИЕ ВПЕРЕД/НАЗАД

МОДЕЛИ ИНТЕРПОЛЯЦИОННОГО ПРОГНОЗА

МНОЖЕСТВЕННОЕ ВМЕНЕНИЕ

СЧИТАЙТЕ НЕДОСТАЮЩИЕ ЗНАЧЕНИЯ КАК ОТДЕЛЬНУЮ КАТЕГОРИЮ

БАЗОВЫЕ ЗНАНИЯ

Удаление пропущенных значений

Если пропущенных значений немного и они распределены случайным образом, вы можете удалить строки или столбцы, содержащие пропущенные значения.

Однако удаление данных может привести к потере информации, поэтому используйте этот метод с осторожностью.

Вменение среднего/медианы/моды

Для числовых данных вы можете заменить отсутствующие значения средним значением, медианой или режимом доступных данных.

Этот метод прост, но он может не отражать истинную природу пропущенных значений.

Заливка вперед/назад

В данных временных рядов вы можете использовать прямое заполнение или обратное заполнение, чтобы распространить последнее известное значение для заполнения пропущенных значений.

Этот метод предполагает постоянное значение между двумя известными точками данных.

Интерполяция

Интерполяция включает в себя оценку пропущенных значений на основе тенденции или закономерности, наблюдаемой в существующих данных.

Линейная интерполяция или полиномиальная интерполяция могут использоваться в зависимости от характера данных.

Модели прогнозирования

Вы можете создавать модели прогнозирования (например, регрессию, k-ближайших соседей), чтобы прогнозировать пропущенные значения на основе других переменных в наборе данных.

Этот подход может быть мощным, но требует более сложной обработки.

Множественное вменение

Множественное вменение создает несколько наборов данных с правдоподобными значениями отсутствующих данных на основе статистических моделей.

Он усредняет результаты различных вмененных наборов данных для получения окончательной оценки.

Считать пропущенные значения отдельной категорией

Для категорийных данных можно создать отдельную категорию для представления отсутствующих значений.

Таким образом, вы сохраните информацию о том, что значение отсутствует.

Знание предметной области

Используйте знания предметной области и мнения экспертов для разумного вменения отсутствующих значений, если это возможно.

Эксперты могут предложить разумные методы условного исчисления, основанные на контексте данных.