Descripción: Los ‘valores perdidos’ se refieren a puntos de datos que no están registrados o están ausentes en un conjunto de datos, lo que puede afectar el análisis. En el contexto del análisis de datos, la gestión de valores perdidos es crucial para garantizar la calidad y la integridad de los datos. Estos valores pueden surgir por diversas razones, como errores en la recopilación de datos, problemas de transmisión o simplemente porque ciertos datos no estaban disponibles en el momento de la captura. La presencia de valores perdidos puede llevar a sesgos en los resultados del análisis, ya que los algoritmos de aprendizaje automático y las técnicas estadísticas pueden verse afectados si no se manejan adecuadamente. Por lo tanto, es esencial implementar estrategias para identificar, imputar o eliminar estos valores en el proceso de análisis de datos. Las herramientas y funciones de análisis de datos disponibles en diversas plataformas permiten a los analistas y científicos de datos abordar este problema de manera eficiente, facilitando la limpieza y preparación de los datos antes de su análisis. La correcta gestión de los valores perdidos no solo mejora la calidad de los resultados, sino que también optimiza el rendimiento de los modelos de datos y la toma de decisiones basada en datos.
