Concluzie

Gestionarea datelor lipsă în Python

Suraj Donthi

Deep Learning & Computer Vision Consultant

Capitolul 1

• Operații cu valori nule
• Detectarea valorilor lipsă
• Înlocuirea valorilor lipsă
• Analiza gradului de lipsă

Capitolul 2

• Tipuri de date lipsă
  • MCAR
  • MAR
  • MNAR
• Corelații ale datelor lipsă
  • Hărți de căldură
  • Dendrograme
• Vizualizarea datelor lipsă per variabilă
• Ștergerea valorilor lipsă

Capitolul 3

• Tehnici de imputare
• Tratarea datelor de tip serie temporală
• Comparație grafică a seriilor temporale imputate

Capitolul 4

• Tehnici avansate de imputare
  • KNN
  • MICE
• Imputarea datelor categoriale
• Evaluarea și compararea imputărilor

Felicitări!!

Gestionarea datelor lipsă în Python