Xử lý Dữ liệu Khuyết trong Python

Phân tích kiểu khuyết trong tập dữ liệu là bước rất quan trọng để xử lý giá trị thiếu. Ở chương này, bạn sẽ học chi tiết cách xác định các mẫu trong dữ liệu có và không khuyết, và cách xử lý phù hợp tình trạng khuyết bằng các kỹ thuật đơn giản như xóa theo hàng (listwise deletion).

Bắt đầu với thế giới nội suy dữ liệu! Ở chương này, bạn sẽ áp dụng các kỹ thuật nội suy cơ bản để điền dữ liệu khuyết và trực quan hóa các phép nội suy để có thể đánh giá hiệu quả của chúng.

Cuối cùng, vượt ra ngoài các kỹ thuật nội suy đơn giản và tận dụng tối đa tập dữ liệu bằng các kỹ thuật nội suy nâng cao dựa trên mô hình Machine Learning, để nội suy và đánh giá dữ liệu khuyết một cách chính xác. Bạn sẽ dùng các phương pháp như KNN và MICE để khai thác tối đa dữ liệu khuyết!