¿Por qué explorar y lidiar con valores faltantes?

1/21
Recursos

Aportes 20

Preguntas 0

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

o inicia sesión.

Ignorar los valores faltantes puede introducir sesgos en tu analisis y modelo

Multiple de los algoritmos disponibles fallaran. Los algoritmos no saben lidiar con los valores faltantes por lo que terminaran eliminadolo.

La mejor manera de tratar los datos que faltan es no tenerlos, pero la realidad es que muchos conjuntos de datos van a tener valores faltantes por lo que debes saber tratarlos y entenderlos.

Muy emocionado que ya este disponible el curso!!! para seguir profundizando en el análisis de los datos

aun con una muestra significativa y sin datos faltantes, no se puede afirmar que alguien gana mas o menos solo con el promedio. Se hace una prueba estadística, como la prueba-T o Wilcoxon

En mi trabajo como analista de mercado electrico, muchas veces ocurre que no se capturan mediciones de consumo o generacion por falla de los equipos y este curso me puede ser util para aprender a como completar faltantes
Comencemos!! 🏎️💨

Wow, muy buena introducción al curso

¡Con esa primera clase y ese ejemplo, dan ganas de hacer el curso que buen ejemplo!

Gracias @Platzi por este curso, tenia tiempo sin saber si mis soluciones a la hora de enfrentarme a datos faltantes eran optimas. Ahora lo sabre con este curso 😉

Valores faltantes pueden introducir sesgos (desviaciones) en el análisis y modelos

En resumen, explorar y lidiar con valores faltantes es un paso crítico en el proceso de análisis de datos. Ayuda a garantizar la validez, la calidad y la utilidad de tus resultados, lo que a su vez respalda la toma de decisiones informadas y confiables.

Recuerda que no existe una única solución universal para manejar los datos faltantes, ya que la elección de la estrategia dependerá de la naturaleza de tus datos y del objetivo de tu análisis. Además, es importante ser transparente acerca del manejo de datos faltantes en tus informes y análisis para que otros puedan evaluar la calidad de tu trabajo.

Y que hacer en una encuesta cuando no se tienen mas datos? o quizas los datos que no se tienen, porque no se encuestaron no son faltantes?

Vamos a darle con TODA!

1. ¿Por qué explorar y lidiar con valores faltantes?

  • Ignorar los valores faltantes puede introducir sesgos en tus análisis y modelos.
  • Múltiples de los algoritmos disponibles fallarán.
  • Obviamente, la mejor manera de tratar los datos que faltan es no tenerlos.

Me parece que el pre-procesamiento y el procesamiento de los datos, es el zen o nucleo de la ciencia.

Genial, tengo grandes expectativas de este curso

Solo dire que estoy emocianado

Bueno, arrancamos este curso, tengo muy buenas expectativas.

Vamos a sacarle sesgos a nuestros análisis y hacer de nuestro trabajo una mejor foto de la realidad.

Aquí vamos…