Listwise Deletion: Ao identificar o um missing na variável em análise, desconsidera-se todo o registro.
Recover the Values: Recorrer ao processo em que a informação é gerada e tentar recuperá-la.
Imputation: Alterar o valor ausente por um valor substituto.
O termo 'missing values' se refere à falta de dados em uma amostra ou conjunto de dados (DataSet). Essa incompletude pode ser derivada de diversas falhas no armazenamento da informação, desde perca de dados em sistema até falhas humanas de preenchimento.
Dados faltantes são um problema à análise de informações em todas as áreas do conhecimento. Incompletude é o termo que designa a falta de dados em uma amostra, conjuntos de dados incompletos, ou lacunas de informação.
Para indicar ao SPSS que esse valor é omisso, na célula correspondente à variável na coluna Missing, clicar no botão de expansão da célula (figura 4.19), surgirá então a caixa de diálogo Missing Values (figura 4.20).
O que fazer com dados nulos
São algumas das ações que podemos tomar:
Dropar a coluna que contenha dados nulos;
Dropar apenas as linhas com dados nulos;
Substituir pela média da coluna;
Substituir por um valor fixo;
Ao excluir valores ausentes, você elimina também linhas ou colunas, jogando fora informações que poderiam ser importantes. Para fazer isso, você vai usar o método df. dropna() . Esse método é direto e remove os valores NaN encontrados no DataFrame.Utilizando gráficos para encontrar os outliers Para visualizar os dados com outliers uma das melhores formas de identificar é usando gráficos. O analista pode plotar um gráfico e consegue claramente visualizar se existe algo diferente.
São algumas das ações que podemos tomar:
Dropar a coluna que contenha dados nulos;
Dropar apenas as linhas com dados nulos;
Substituir pela média da coluna;
Substituir por um valor fixo;
Como tratar Missing Values Python
Usar valor mais frequente Para preencher missing values no último exemplo, usamos a mediana da coluna. Entretanto, caso a variável fosse categórica (e não numérica), poderíamos verificar qual o valor mais frequente e usar ele no preenchimento.Análise da normalidade – como executar
Escolhendo a opção Plots, em Boxplots- escolhe-se Factor levels together; em Descriptive escolhe-se Stem-and-leaf e Histogram. Escolhe-se, ainda, Normality plots with tests e Continue.
Carregar em Ok para obter o output da análise.
Vá para Ferramentas de Gráfico na Faixa de Opções, aponte para a guia Design, vá até o grupo Dados e clique em Selecionar Dados. Clique em Células Ocultas e Vazias. Na caixa de opções Mostrar células vazias como:, clique em Lacunas, Zero ou Conectar pontos de dados com a linha.
Na guia Analisar, no grupo Tabela Dinâmica, clique na seta ao lado de Opções e, em seguida, clique em Opções. Clique na guia Layout e Formato e, em seguida, siga um destes procedimentos: Alterar exibição de erro Marque a caixa de seleção Para valores de erro, mostrar em Formatar.
O Pandas tem métodos diferentes como bfill , backfill ou ffill , que preenche o local com o valor do próximo índice ou do anterior, respectivamente. axis: o axis leva o valor int ou string para linhas/colunas. A entrada pode ser 0 ou 1 para Inteiro e 'index' ou 'columns' para String.
Uma das melhores formas de identificar dados outliers é utilizando gráficos. Pois, ao plotar um gráfico o analista consegue claramente perceber que existe algo diferente.
Como saber se sou outlier
Utilizando gráficos para identificar outliers Diagramas de caixa (i.e., boxplot), histogramas, gráfico de dispersão (i.e., scatterplot) podem destacar outliers. No caso dos diagramas de caixa, pontos ou asteriscos são exibidos fora da caixa quando outliers são encontrados no conjunto de dados.São algumas das ações que podemos tomar:
Dropar a coluna que contenha dados nulos;
Dropar apenas as linhas com dados nulos;
Substituir pela média da coluna;
Substituir por um valor fixo;
A LGPD determina as regras sobre o uso de dados pessoais em todas as transações online. A lei proibe o uso indiscriminado de dados pessoais. Para estar de acordo com a legislação as empresas terão que definir a base legal para uso do dado e deverão informar qual a finalidade específica dos dados utilizados.
O que fazer com missing values? Verifique isto – Como se faz para tratar Missing Values
Tratando missing values
O termo 'missing values' se refere à falta de dados em uma amostra ou conjunto de dados (DataSet). Essa incompletude pode ser derivada de diversas falhas no armazenamento da informação, desde perca de dados em sistema até falhas humanas de preenchimento.
Dados faltantes são um problema à análise de informações em todas as áreas do conhecimento. Incompletude é o termo que designa a falta de dados em uma amostra, conjuntos de dados incompletos, ou lacunas de informação.
Para indicar ao SPSS que esse valor é omisso, na célula correspondente à variável na coluna Missing, clicar no botão de expansão da célula (figura 4.19), surgirá então a caixa de diálogo Missing Values (figura 4.20).
O que fazer com dados nulos
São algumas das ações que podemos tomar:
Ao excluir valores ausentes, você elimina também linhas ou colunas, jogando fora informações que poderiam ser importantes. Para fazer isso, você vai usar o método df. dropna() . Esse método é direto e remove os valores NaN encontrados no DataFrame.Utilizando gráficos para encontrar os outliers
Para visualizar os dados com outliers uma das melhores formas de identificar é usando gráficos. O analista pode plotar um gráfico e consegue claramente visualizar se existe algo diferente.
São algumas das ações que podemos tomar:
Como tratar Missing Values Python
Usar valor mais frequente
Para preencher missing values no último exemplo, usamos a mediana da coluna. Entretanto, caso a variável fosse categórica (e não numérica), poderíamos verificar qual o valor mais frequente e usar ele no preenchimento.Análise da normalidade – como executar
Vá para Ferramentas de Gráfico na Faixa de Opções, aponte para a guia Design, vá até o grupo Dados e clique em Selecionar Dados. Clique em Células Ocultas e Vazias. Na caixa de opções Mostrar células vazias como:, clique em Lacunas, Zero ou Conectar pontos de dados com a linha.
Na guia Analisar, no grupo Tabela Dinâmica, clique na seta ao lado de Opções e, em seguida, clique em Opções. Clique na guia Layout e Formato e, em seguida, siga um destes procedimentos: Alterar exibição de erro Marque a caixa de seleção Para valores de erro, mostrar em Formatar.
O Pandas tem métodos diferentes como bfill , backfill ou ffill , que preenche o local com o valor do próximo índice ou do anterior, respectivamente. axis: o axis leva o valor int ou string para linhas/colunas. A entrada pode ser 0 ou 1 para Inteiro e 'index' ou 'columns' para String.
Uma das melhores formas de identificar dados outliers é utilizando gráficos. Pois, ao plotar um gráfico o analista consegue claramente perceber que existe algo diferente.
Como saber se sou outlier
Utilizando gráficos para identificar outliers
Diagramas de caixa (i.e., boxplot), histogramas, gráfico de dispersão (i.e., scatterplot) podem destacar outliers. No caso dos diagramas de caixa, pontos ou asteriscos são exibidos fora da caixa quando outliers são encontrados no conjunto de dados.São algumas das ações que podemos tomar:
A LGPD determina as regras sobre o uso de dados pessoais em todas as transações online. A lei proibe o uso indiscriminado de dados pessoais. Para estar de acordo com a legislação as empresas terão que definir a base legal para uso do dado e deverão informar qual a finalidade específica dos dados utilizados.