Imputation bei fehlenden Daten

Fehlende Daten treten häufig auf, wenn du eine explorative Datenanalyse für einen neuen Datensatz durchführst. Anstatt fehlende Dateneinträge komplett zu löschen, ist es manchmal sinnvoller, eine Imputationstechnik zu verwenden, um die Werte mit einer angemessenen Schätzung zu ergänzen. Das gilt vor allem, wenn die Anzahl der fehlenden Werte gering ist.

In dieser Übung verwendest du die Medianimputation, um einige Datensätze mit fehlenden Daten zu aktualisieren.

Falls dein bisheriger Fortschritt nicht mehr vorhanden ist, schließe alle offenen Berichte und lade 1_3_imputation.pbix aus dem Ordner „Workbooks“ auf dem Desktop.