Jak najlepiej prezentować dane, które są niekompletne?

1. Jak radzisz sobie z niekompletnymi danymi?
2. Jaki jest najlepszy sposób obsługi brakujących danych?
3. Co powinien zrobić badacz z niepełnymi odpowiedziami lub brakiem danych?
4. Czy niekompletne dane mogą być dokładne?

Jak radzisz sobie z niekompletnymi danymi?

W radzeniu sobie z brakującymi danymi naukowcy danych mogą użyć dwóch podstawowych metod do rozwiązania błędu: imputacji lub usunięcia danych. Metoda imputacji opracowuje rozsądne przypuszczenia dla brakujących danych. Jest to najbardziej przydatne, gdy odsetek brakujących danych jest niski.

Jaki jest najlepszy sposób obsługi brakujących danych?

Jednym ze sposobów obsługi brakujących wartości jest usunięcie wierszy lub kolumn z wartościami zerowymi. Jeśli jakieś kolumny mają więcej niż połowę wartości jako null, możesz upuścić całą kolumnę. W ten sam sposób wiersze można również upuścić, jeśli mają jedną lub więcej wartości kolumn jako null.

Co powinien zrobić badacz z niepełnymi odpowiedziami lub brakiem danych?

Naukowcy mogą po prostu odrzucić każdy zapis (e.g. kwestionariusz lub plik roszczenia), w którym brakuje informacji. Lub mogą „wypełnić” brakujące dane przy użyciu tak zwanych „imputacji”, ważenia lub procedur opartych na modelu.

Czy niekompletne dane mogą być dokładne?

Jeśli brakuje danych, informacji nie można zatwierdzić, a jeśli nie są zatwierdzone, nie można ich uznać za dokładne.