Fehlende Daten beim Data-Mining
Der Beitrag zeigt, in welchem Schritt der Analyse von groen Datenmengen die Behandlung von fehlenden Daten stattfindet und warum ein angemessener Umgang mit diesen unerlsslich ist. Vorgestellt werden zudem Methoden zum Umgang mit fehlenden Werten, die sich insbesondere im Kontext von Data-Mining eignen, da hier die Komplexitt der Algorithmen eine bergeordnete Rolle spielt. Abgerundet wird der Beitrag mit einer Fallstudie, in der die Verfahren auf einen Beispieldatensatz des US Census Bureau angewandt werden, der in hnlicher Weise oft in CRM-Systemen der betrieblichen Umwelt anzutreffen ist. Thematisiert werden die Auswirkungen der Methoden sowie in der Praxis zu erwartende Herausforderungen.
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