Descripción: Los datos perdidos se refieren a valores que no están registrados o están ausentes en un conjunto de datos. Este fenómeno puede ocurrir por diversas razones, como errores en la recolección de datos, fallos en el sistema, o simplemente porque ciertos datos no estaban disponibles en el momento de la recopilación. La presencia de datos perdidos puede afectar significativamente el análisis y la interpretación de los resultados, ya que puede introducir sesgos o distorsionar las conclusiones. En el ámbito de la ciencia de datos y las estadísticas, es crucial identificar y manejar adecuadamente estos datos ausentes para garantizar la validez de los modelos y las inferencias. Existen diferentes tipos de datos perdidos, como los datos completamente ausentes, donde no hay información disponible para una variable específica, y los datos perdidos de manera aleatoria, que pueden ser tratados con técnicas estadísticas. La gestión de datos perdidos incluye métodos como la imputación, donde se estiman los valores faltantes basándose en otros datos disponibles, y el análisis de sensibilidad, que evalúa cómo los resultados pueden cambiar con diferentes supuestos sobre los datos perdidos. En resumen, los datos perdidos son un aspecto crítico en la ciencia de datos y las estadísticas, y su manejo adecuado es esencial para obtener resultados precisos y confiables.
