Mengatasi Missing Value Menggunakan Teknik Single Imputation | Python | Data Science |
Автор: Lia Farokhah
Загружено: 2024-06-10
Просмотров: 1398
Dalam video ini, kami akan membahas cara mengatasi missing value atau nilai yang hilang dalam dataset menggunakan teknik Single Imputation. Imputation merupakan teknik mencari nilai estimasi. Pemakaian cara sebelumnya yaitu dengan cara langsung menghapus baris data akan menyebabkan banyak masalah. Anda akan belajar bagaimana teknik ini bekerja, mengapa penting untuk mengatasinya, serta langkah-langkah praktis untuk mengimplementasikannya dalam proyek data science Anda. Kami juga akan menjelaskan jenis-jenis missing value untuk variabel kategorikal dan numerik, dan bagaimana menangani masing-masingnya. Selain itu, kami akan memberikan demonstrasi implementasi menggunakan Python di Google Colab. Melalui contoh-contoh nyata dan penjelasan yang mendalam, video ini akan membantu Anda memahami pentingnya menjaga integritas data dan meningkatkan kualitas analisis data Anda. Jangan lewatkan panduan lengkap data scientiest pada tahap data preparation ini untuk meningkatkan keterampilan data science Anda!
#datascientist #datascience #datascienceroadmap #missingvalue #dataanalyst #machinelearning #pythontutorial #googlecolab #imputation
#datapreparation #preprocessing #data #deeplearning #scopus #mean #medians #modeling #datamining #regresi #crispdm #dataengineer #scientist
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
