or
Это упражнение является частью курса
Познакомьтесь с пропущенными данными и узнайте, как они влияют на результаты анализа! Вы изучите различные операции с нулевыми значениями в наборе данных, научитесь обнаруживать пропуски и получать сводную информацию об их распределении.
Анализ типа пропусков в наборе данных — важнейший шаг на пути к их обработке. В этой главе вы подробно изучите, как выявлять закономерности в пропущенных и непропущенных данных, а также как правильно работать с пропусками с помощью простых методов, например построчного удаления.
Погрузитесь в мир заполнения пропущенных данных! В этой главе вы применяете базовые методы заполнения пропусков и визуализируете результаты, чтобы оценить их эффективность.
На завершающем этапе вы выйдете за рамки простых методов и освоите продвинутые техники заполнения пропусков на основе моделей машинного обучения — для точной обработки и оценки пропущенных данных. Вы будете использовать такие методы, как KNN и MICE, чтобы извлечь максимум из имеющихся данных!
Текущее упражнение