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L'action `analyzeMissingPatterns` effectue une analyse des modèles de valeurs manquantes dans un jeu de données. Elle est utile pour comprendre la nature et la structure des données manquantes, ce qui est une étape cruciale dans la préparation des données pour le machine learning. Cette action peut identifier les combinaisons de variables qui ont souvent des valeurs manquantes ensemble, et fournir des statistiques sur la fréquence de ces modèles.
Die Aktion `analyzeMissingPatterns` aus dem Aktionssatz `dataSciencePilot` ist ein Werkzeug zur Untersuchung von Mustern fehlender Werte in einem Datensatz. Sie identifiziert, welche Kombinationen von Variablen gleichzeitig fehlende Werte aufweisen, und quantifiziert die Häufigkeit jedes Musters. Diese Analyse ist ein entscheidender Schritt in der Datenvorbereitung, da sie hilft, die Mechanismen hinter den fehlenden Daten zu verstehen (z. B. ob sie zufällig sind oder einem Muster folgen) und fundierte Entscheidungen über Imputationsstrategien zu treffen. Die Aktion kann auch die Beziehung zwischen den Mustern fehlender Werte und einer Zielvariable analysieren, was für das Feature-Engineering und die Modellentwicklung wertvoll ist.
The analyzeMissingPatterns action performs a missing pattern analysis. It is a part of the Data Science Pilot action set, designed to automate and enhance data science workflows. This action is particularly useful in the exploratory data analysis phase to understand the extent and nature of missing data, which is crucial for subsequent modeling steps. It can identify different patterns of missingness across variables and analyze their relationship with a target variable, helping to decide on an appropriate imputation strategy.