В своей практике я всегда начинаю с анализа пропущенных данных, потому что способ обработки зависит от причины их появления и от того, как это может повлиять на модель или аналитические выводы. Пропущенные значения могут быть случайными или системными, и важно понять природу, прежде чем применять методы их обработки.

Анализ и классификация пропусков

Первым шагом я изучаю распределение пропусков по признакам и объектам. Если пропуски встречаются случайно и в небольшом количестве, я могу применить простые методы заполнения. Если же пропуски систематические, например отсутствуют данные по определенной категории клиентов, это требует внимательного подхода, потому что некорректное заполнение может ввести смещение.

Удаление данных

Если пропусков мало и их удаление не повлияет на объем выборки или представительность данных, я иногда просто исключаю такие строки или признаки. Это простой и безопасный способ, особенно если пропуски сконцентрированы в малозначимых переменных.

Заполнение значений

Когда пропусков больше, я использую методы заполнения:

• Среднее, медиана или мода: применяю для числовых и категориальных признаков, когда распределение данных симметричное и нет сильных выбросов.
• Интерполяция: полезно для временных рядов, когда пропуски связаны с последовательностью наблюдений.
• Методы на основе моделей: я иногда использую регрессию или k-ближайших соседей для прогнозирования пропущенных значений на основе других признаков. Это позволяет сохранить структуру данных и минимизировать искажения.

Учет пропусков как отдельной информации

Иногда отсутствие данных само по себе несет смысл. В таких случаях я создаю дополнительную категорию «missing» для категориальных переменных или индикаторную переменную для числовых признаков. Это помогает модели учитывать, что пропуск сам по себе может быть информативным.

Практический опыт

В проектах по анализу клиентских данных или метрик продаж такой комбинированный подход позволял сохранять объем и качество данных, минимизировать смещение и повышать точность моделей. Я всегда оцениваю последствия каждого метода на стабильность и интерпретируемость результатов, чтобы аналитика была полезной для бизнеса и надежной.