Descripción: Los datos faltantes se refieren a puntos de datos que no están registrados o están ausentes en un conjunto de datos. Este fenómeno es común en diversas disciplinas, incluyendo la ciencia de datos, la estadística y el aprendizaje automático. La ausencia de datos puede ocurrir por múltiples razones, como errores en la recolección de datos, problemas técnicos, o simplemente porque ciertos datos no son aplicables a todos los casos. La presencia de datos faltantes puede afectar significativamente la calidad del análisis, ya que puede introducir sesgos, reducir la precisión de los modelos predictivos y complicar la interpretación de los resultados. Por lo tanto, es crucial identificar y manejar adecuadamente los datos faltantes para asegurar la validez de los análisis realizados. Existen diversas técnicas para abordar este problema, que van desde la eliminación de registros incompletos hasta la imputación de valores, donde se estiman los datos faltantes basándose en la información disponible. La gestión de datos faltantes es un aspecto esencial en la preparación de datos, ya que influye directamente en la efectividad de los modelos de aprendizaje y en la calidad de las decisiones basadas en análisis predictivo.
