L'action analyzeMissingPatterns, faisant partie du Data Science Pilot Action SetGemini said
Groupe logique de fonctionnalités CAS (Cloud Analytic Services) contenant des actions spécifiques (statistiques, data mining, etc.) pour traiter les données en mémoire de manière optimisée. dans SAS Viya, est un outil fondamental pour comprendre et évaluer la complétude de vos ensembles de données. Elle permet d'effectuer une analyse des schémas de valeurs manquantes, ce qui est une étape critique dans tout workflow d'analyse de données ou de Machine LearningBranche de l'IA utilisant des algorithmes pour apprendre des modèles à partir de données. Il permet d'automatiser des prédictions ou des décisions sans programmation explicite de chaque règle..
En identifiant comment les données sont manquantes (par exemple, de manière aléatoire, complètement aléatoire, ou par mécanisme non aléatoire), vous pouvez :
- Évaluer la qualité des données : Comprendre l'étendue et la nature des lacunes dans vos données.
- Orienter les stratégies d'imputation : Choisir les méthodes d'imputation les plus appropriées pour remplacer les valeurs manquantes sans introduire de biais significatif.
- Détecter des problèmes de collecte de données : Mettre en lumière d'éventuels dysfonctionnements dans les processus d'acquisition des données.
- Améliorer la robustesse des modèles : Éviter les erreurs ou les performances sous-optimales des modèles prédictifsAlgorithmes entraînés sur SAS Viya pour analyser des données historiques et estimer la probabilité de résultats futurs, facilitant ainsi la prise de décision proactive et automatisée. causées par une mauvaise gestion des données manquantes.