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Qualità dei dati in ingresso: dati incompleti

Alcuni record possono presentare valori mancanti in corrispondenza di uno o più attributi. In presenza di dati incompleti si possono adottare diversi accorgimenti correttivi: - ELIMINAZIONE : si può decidere di ignorare tutti i record per i quali uno o più attributi sono mancanti (difficile da applicare quando la distribuzione dei valori mancanti varia in modo irregolare per i diversi attributi). Ad esempio mi manca il CF del cliente, elimino dal data set di informazioni quel dato. Ciò è possibile se l’incompletezza impatta solo su un numero limitato di record e di attributi. Se no la rimozione delle osservazioni affette da questo dato, mi porterebbe ad avere un data set inadeguato.
- ISPEZIONE : si può ricorrere ad un’ispezione dei valori mancanti da parte degli esperti di dominio per avere suggerimenti sui possibili valori sostitutivi (soggetta ad arbitrio e onerosa in presenza di dataset voluminosi). Questa tecnica è affetta dall’arbitrarietà della sostituzione, è il dominio che sulla base del suo giudizio dice quale valore può sostituirne un altro. Quindi è sconsigliabile anche questa.
- IDENTIFICAZIONE : si può utilizzare un valore convenzionale per identificare i valori mancanti e segnalarli opportunamente ai modelli e agli algoritmi.
Al posto del valore mancante, inserisco un elemento identificativo che mi dice che quel dato era mancante, ma all’interno della tecnica che utilizzo non genera un blocco dell’algoritmo.
- SOSTITUZIONE : è possibile sostituire dati mancanti mediante criteri diversi; ad esempio, utilizzando la media dell’attributo calcolata per le altre osservazioni (vale solo per attributi numerici e può essere poco accurato). È la tecnica più utilizzata. È analoga a quella dell’ispezione, ma si basa su tecniche statistiche, quindi riduce l’incertezza. Rendo così l’osservazione utilizzabile da parte dello strumento.
di Valentina Minerva
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