First study the impact of missing data. Missing values can skew results, so evaluate if the gaps significantly affect insights. If critical fields or a high percentage of data are missing, prioritize these. Missing data patterns may reveal biases or systemic issues in data collection, which could distort analysis. Investigate if certain categories or demographics are underrepresented, indicating a potential systemic gap that could mislead predictions. Check the stability and integrity of data sources to ensure gaps aren’t due to unreliable inputs. Consider mitigation techniques like data augmentation, re-sampling, or re-weighting to make up for missing data as needed.

Garbage in ==> Garbage out Je suis profondément convaincu que lorsqu'on passe du temps à comprendre la partie métier et les colonnes qui constituent notre ensemble de données, on est plus efficace et smart dans la partie traitement de données, analyse de données de manière générale Alors, concernant les données manquantes, je commencerais par regarder celles qui à la fois sont faciles à gérer et qui ont un impact significative sur la cible ou sur mes analyses. Pour aborder les données manquantes, je commence par évaluer leur nature et leur importance : s'agit-il de données manquantes complètement aléatoires (MCAR), aléatoires (MAR), ou non aléatoires (MNAR) ? Je détaille tout cela dans mon post sur les données manquantes.

When handling missing data in data mining, I first assess the impact of missing values on model accuracy and data integrity. Variables with high missing rates, especially in key predictors, receive priority. I also consider if the data is missing at random or systematically, which can affect analysis results. High-impact variables or those with complex missing patterns are prioritized. Finally, I balance the time required to address each against the expected model improvement.

Para esse tipo de problema, começaria identificando quais são as variáveis ou elementos que representam o conjunto de itens que podem influenciar de forma significativa os resultados da análise. Procuraria entender os padrões de ausência de dados para identificar suas causas e tentaria resolver o problema por meio da análise de imputação múltipla, que estima valores com base nos padrões existentes no conjunto de dados, por meio de amostras.

Encontrarte con datos faltantes en un análisis de minería de datos es como tener piezas faltantes en un rompecabezas. Saber qué piezas buscar primero puede hacer toda la diferencia. Sugiero en estos casos empezar evaluando el impacto de los datos faltantes en tu análisis general, como si estuvieras viendo qué pieza faltante afecta más la imagen completa. Luego, busca patrones comunes que puedan señalar problemas más grandes, y asegúrate de entender si esos datos faltantes son aleatorios o si hay una razón específica detrás.

Prioritize missing data in key metrics for data mining in the area of financial analysis. Focus on critical variables first. Use imputation methods like historical averages to fill gaps, ensuring accuracy and supporting informed decision-making.