C'est une réalité intégrée. L'action bnet possède des capacités natives de gestion des valeurs manquantes, ce qui permet d'alléger considérablement vos pipelines de préparation de données en évitant des étapes d'imputation distinctes.
Pour les variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. continues, le paramètre missingInt propose d'ignorer silencieusement l'observation ou d'imputer à la volée par la moyenne. Pour les variables catégoriellesLes variables catégorielles sont des données qualitatives divisées en groupes distincts (nominales ou ordinales), utilisées dans SAS Viya pour segmenter les analyses et définir des classes., le paramètre missingNom offre une approche encore plus stratégique : outre l'ignorance ou l'imputation par le mode, il permet d'utiliser l'option LEVEL. Cette option transforme intelligemment l'absence d'information en une modalité prédictive à part entière, une technique redoutable en data science pour capter le signal caché derrière la non-réponse d'un client.
