Niveau: Mittelstufe
Berufsfunktion: Analyst / Wissenschaftler / Ingenieur
Milo Page, JMP-Forschungsstatistiker-Entwickler, SAS
JMP Pro 14 enthält ein neues Dienstprogramm zur automatisierten Datenimputation (ADI), eine vielseitige, empirisch optimierte Streaming-Methode zur Imputation fehlender Daten. Wir empfehlen es für die Verarbeitung fehlender Daten als Vorverarbeitungsschritt zur prädiktiven Modellanpassung. Es passt sich empirisch an Ihren Datensatz an, um die zugrunde liegende Struktur zu extrahieren, selbst bei fehlenden Daten. Es berücksichtigt Trainings- und Validierungspartitionen und lässt sich nahtlos mit prädiktiven Modellen verbinden. Es basiert auf leistungsstarken Methoden zur Matrixvervollständigung und bietet einige Erweiterungen für mehr Robustheit und Flexibilität. Dieser Vortrag konzentriert sich darauf, wann ADI geeignet ist und wie es in JMP Pro 14 eingesetzt wird. Außerdem werde ich einen empfohlenen Workflow für die Verarbeitung von Daten mit fehlenden Werten skizzieren und die Leistung von ADI anhand einiger Beispiele demonstrieren.
