Вопрос № 1431802

Компания «DataTech» занимается анализом данных для прогнозирования спроса на продукты. В процессе анализа данных специалисты столкнулись с проблемой пропущенных значений в данных о продажах за последний год. Пропущенные значения могут негативно повлиять на точность прогнозов. Команда решает, как лучше обработать эти пропуски, чтобы минимизировать ошибки в модели. Какой из предложенных методов обработки пропущенных значений будет наиболее подходящим для данной ситуации?

Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Слушатели освоят современные инструменты для работы с большими массивами данных, научатся применять статистические методы и алгоритмы машинного обучения. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки на реальных примерах. Программа подходит для начинающих специалистов и тех, кто хочет углубить свои знания в области аналитики.
Варианты ответа:
  • Заменить пропущенные значения средним значением по столбцу. Это позволит сохранить общую структуру данных и не исказить статистические показатели.
  • Удалить строки с пропущенными значениями. Это гарантирует, что в анализе будут использоваться только полные данные, что повысит точность модели.
  • Использовать метод интерполяции для заполнения пропущенных значений на основе соседних данных. Это позволит сохранить временные зависимости и не нарушит структуру временного ряда.

Ответ будет доступен после оплаты

📚 Похожие вопросы по этой дисциплине