or
Den här övningen är en del av kursen
Bekanta dig med saknade värden och hur de påverkar din analys. Lär dig om olika null-värdesoperationer i din datamängd, hur du hittar saknade värden och hur du sammanfattar förekomsten av saknade värden i din data.
Att analysera typen av saknande i din datamängd är ett viktigt steg mot att behandla saknade värden. I det här kapitlet lär du dig hur du identifierar mönster i din data – både där värden saknas och där de finns – samt hur du hanterar saknandet på ett lämpligt sätt med enkla tekniker som listvis borttagning.
Ge dig in i världen av dataimputering! I det här kapitlet tillämpar du grundläggande imputeringstekniker för att fylla i saknade värden och visualiserar dina imputeringar för att kunna utvärdera hur väl de fungerar.
Ta steget bortom enkla imputeringstekniker och utnyttja din datamängd fullt ut med avancerade imputeringstekniker baserade på maskininlärningsmodeller. Du lär dig att imputera och utvärdera saknade värden på ett träffsäkert sätt. Metoder som KNN och MICE används för att få ut så mycket som möjligt av din data.
Aktuell övning