Descripción: El análisis de datos faltantes es un proceso crucial en el preprocesamiento de datos que se centra en identificar y comprender los patrones de datos que no están presentes en un conjunto de datos. Este análisis es fundamental porque los datos faltantes pueden afectar significativamente la calidad de los modelos de análisis y las decisiones basadas en datos. Al examinar los datos faltantes, se pueden descubrir patrones que indican si la ausencia de datos es aleatoria o si está relacionada con otras variables. Esto permite a los analistas tomar decisiones informadas sobre cómo manejar estos datos, ya sea mediante la imputación, eliminación o el uso de técnicas específicas que pueden manejar datos faltantes. La identificación de datos faltantes también ayuda a evaluar la integridad y la calidad de los datos, lo que es esencial para garantizar resultados precisos y confiables en cualquier análisis posterior. En resumen, el análisis de datos faltantes no solo es un paso necesario en el preprocesamiento de datos, sino que también proporciona información valiosa sobre la estructura y la calidad de los datos, lo que puede influir en las estrategias de análisis y en la interpretación de los resultados.