NUNCA arroje puntos de datos incorrectos sin saber por qué son esos puntos incorrectos.
La fecha NULL puede significar que los puntos de tiempo particulares ocurrieron antes del punto de tiempo más temprano en el sistema (comenzaron a registrar marcas de tiempo solo dos años después del inicio del sistema). Los valores NULL pueden significar un resultado en un error de medición, que por sí solo puede ser el predictor más importante en su problema. También pueden resultar de errores de análisis, en cuyo caso otros valores erróneos pueden deslizarse en sus datos que usted no notó.
En una nota más práctica, cuando veo valores nulos, primero consulto con el experto en el dominio de datos para verificar si nulo tiene un significado especial. A continuación verifico los errores de análisis. A continuación, hago varias comprobaciones rápidas y sucias para ver si existe una correlación entre otras piezas de información y los valores nulos. Es posible imputar los valores faltantes a los valores existentes (nunca lo he hecho yo solo, pero existe una gran cantidad de literatura sobre este tema). Al final, puede incluir valores nulos como valores variables distintos, descartar los registros por completo o utilizar métodos que puedan manejar inherentemente los valores faltantes (como los árboles de decisión).
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