- Как вы будете работать с недостающими данными или аномалиями в наборе данных?
💡 Ответ:
Работа с недостающими и аномальными данными включают себя множество способов, некоторые из них приведу ниже:
Обработка недостающих данных:
- Удаление: в некоторых случаях можно удалить строки или столбцы с пропущенными значениями, особенно если их мало и они не влияют на общую картину.
- Замена: можно заменить пропущенные значения средним, медианой, модой или другими статистическими величинами
- Вменение: использовать методы вменения, такие как K-ближайших соседей или множественное вменение.
Обработка аномальных данных:
- Выявление аномалий: использовать методы статистического анализа, такие как Z-оценка или IQR , для выявления выбросов.
- Удаление или корректировка: аномальные данные могут искажать результаты анализа, поэтому их можно удалить или скорректировать.
- Исследование: в некоторых случаях аномальные данные могут указывать на ошибки в данных.
А в следующих постах мы расскажем подробно, разбирая каждый из способов, про методы обнаружения аномалий!
@ProdAnalysis