O armazenamento de dados incompletos pode acontecer por várias razões. Pode ser devido a erros durante o processo de coleta, falhas na transmissão ou até mesmo por escolha intencional, como quando apenas uma parte dos dados é relevante para uma determinada análise ou aplicação.
Lidar com dados incompletos pode ser desafiador, pois eles podem impactar a qualidade das análises e das decisões baseadas nesses dados. Existem algumas estratégias para lidar com essa situação:
1-Remoção de registros incompletos: Se os dados incompletos representarem apenas uma pequena parte do conjunto de dados e não forem essenciais, é possível removê-los.
2-Preenchimento dos dados ausentes: Utilizar métodos estatísticos para preencher os valores ausentes com base em padrões existentes nos dados. Por exemplo, preencher com a média, mediana ou moda dos valores conhecidos.
3-Modelagem estatística: Usar técnicas estatísticas avançadas, como análise de séries temporais ou modelos de previsão, para estimar os valores ausentes com base em padrões identificados nos dados.
4-Agrupamento de dados: Agrupar os dados de acordo com características similares e preencher os valores ausentes dentro de cada grupo, se possível.
5-Uso de algoritmos de aprendizado de máquina: Alguns algoritmos de ML podem lidar com dados incompletos de maneira eficaz, como os algoritmos baseados em árvores de decisão.
Independentemente da estratégia escolhida, é importante entender a natureza dos dados ausentes e o impacto potencial que o preenchimento ou exclusão desses dados pode ter sobre a análise ou o modelo em questão.
