or
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Missing data से परिचित हों और समझें कि यह आपके विश्लेषण को कैसे प्रभावित करता है! अपने डेटासेट में अलग-अलग null वैल्यू ऑपरेशंस, missing data ढूँढने के तरीक़े और missingness का सारांश निकालना सीखें.
अपने डेटासेट में missingness के प्रकार का विश्लेषण करना, missing values को सही तरह से ट्रीट करने की दिशा में एक बेहद ज़रूरी कदम है। इस चैप्टर में, आप विस्तार से सीखेंगे कि missing और non-missing डेटा में पैटर्न कैसे पहचानें, और सरल तकनीकों जैसे listwise deletion का उपयोग कर missingness को कब और कैसे ट्रीट करें.
डेटा इम्प्यूटेशन की दुनिया में कदम रखें! इस चैप्टर में, आप बुनियादी इम्प्यूटेशन तकनीकों को लागू करके missing डेटा भरेंगे और अपनी इम्प्यूटेशंस को विज़ुअलाइज़ करेंगे ताकि उनके परफॉर्मेंस का मूल्यांकन कर सकें.
आखिर में, सरल इम्प्यूटेशन से आगे बढ़ें और मशीन लर्निंग मॉडलों पर आधारित एडवांस्ड इम्प्यूटेशन तकनीकों का उपयोग करके अपने डेटासेट का अधिकतम लाभ उठाएँ, ताकि आप missing डेटा को सटीक रूप से इम्प्यूट और इवैल्युएट कर सकें। आप KNN और MICE जैसी विधियों का उपयोग करेंगे ताकि missing डेटा से अधिकतम जानकारी प्राप्त हो सके!
वर्तमान अभ्यास