Repérer et gérer les données manquantes dans un jeu de données

Objectif de la formation : à l'issue de cette formation, le stagiaire sera capable de repérer dans son jeu de données les données manquantes et selon le contexte, saura prendre une décision par rapport à la gestion de ces dernières.

Niveau : Débutant

Pré-requis : aucun

Durée : 1 jour (7 heures)

Tarif : 400 € H.T

Date et lieu : au choix - Rennes ou distanciel

Programme :

1. Introduction

• Définition d'une donnée manquante
• Importer un jeu de données

2. Les différentes possibilités d'absence de données

• Les données Missing Completely At Random (MCAR)
• Les données Missing At Random (MAR)
• Les données Not Missing At Random (NMAR)

3. Méthodes pour gérer les données manquantes

• Suppression des observations
• Imputation de données :
  • par règle
  • par moyenne ou par mode
  • par régression
  • par la méthode Hot Deck