¿Por qué explorar y lidiar con valores faltantes?

Clase 1 de 21 • Curso de Manejo de Datos Faltantes: Detección y Exploración

Jeinfferson Bernal G

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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.

Rodolfo Barillas

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

Cesar supo

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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

David Duque Uribe

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

Bryan Carvajal

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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!! 🏎️💨

Pablo Alejandro Figueroa

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Explorar y Lidiar con Valores Faltantes

Integridad de los Datos:
- Los valores faltantes pueden afectar la integridad de tus datos. Si no se abordan adecuadamente, podrían llevar a interpretaciones incorrectas y conclusiones erróneas.
Impacto en el Análisis Estadístico:
- La presencia de datos faltantes puede sesgar los resultados de análisis estadísticos y métricas. Si no se manejan, podrían afectar la validez de las inferencias realizadas a partir de tus datos.
Modelado Predictivo:
- En el contexto de la construcción de modelos predictivos, los modelos suelen requerir datos completos. La presencia de valores faltantes puede afectar negativamente el rendimiento del modelo y su capacidad para hacer predicciones precisas.
Distribución de Datos:
- Los valores faltantes pueden afectar la distribución de tus datos. Esto es importante porque muchos métodos estadísticos y modelos asumen que los datos siguen ciertas distribuciones.
Eficiencia de los Modelos de Aprendizaje Automático:
- Muchos algoritmos de aprendizaje automático no pueden manejar directamente valores faltantes. Por lo tanto, es necesario abordar este problema para poder aplicar estos modelos de manera efectiva.
Credibilidad y Confianza:
- En entornos científicos, empresariales y académicos, la credibilidad y la confianza en los resultados dependen en gran medida de la calidad de los datos. Lidiar con valores faltantes mejora la calidad y la fiabilidad de tus resultados.
Eficiencia Operativa:
- En situaciones prácticas, como en entornos empresariales, la eficiencia operativa puede depender de datos completos y precisos. El manejo adecuado de valores faltantes puede mejorar la toma de decisiones y las operaciones.
Cumplimiento Normativo:
- En ciertos sectores, como la atención médica y las finanzas, el cumplimiento normativo puede requerir la gestión adecuada de datos faltantes para garantizar la precisión y la transparencia.

En resumen, explorar y lidiar con valores faltantes es esencial para garantizar que tus datos sean confiables, que tus análisis sean válidos y que tus modelos sean precisos. Ignorar este aspecto puede conducir a interpretaciones incorrectas y decisiones erróneas basadas en datos incompletos.

Juan R. Vergara M.

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🗒️

Anthony Jean Paul Blaz Lazo

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