数据归纳

数据归置是一种统计分析方法，有助于填补缺失的数据点。这种技术被用来用统计学上可估计的数值来替代缺失的数据，以保持数据集的准确性和完整性。虽然数据归因可能是有用的，但它也带来了将偏见引入数据集的风险，因为使用一小部分数据来估计一个更大的群体。

数据归因主要用于预测分析，在预测分析中，数据的可用性可能是有限的或不完整的。在预测分析的工作流程中，归因法能够实现准确的预测。如果没有归因，对有缺失值的数据集的分析可能会因为数据集中的 "漏洞 "而导致不准确的预测。

不过，数据归置并不总是理想的。为替代缺失的数据点而插入的数值可能会产生不正确或误导性的结果。因此，在假设归入的数据是它所替代的原始数据的有效代表之前，评估偏差的风险是很重要的。

最常用的数据归因方法是平均数替代。这是最简单的归因方法，用所有其他现存数值的平均值来替换缺失的数值。其他用于估算的方法包括K-近邻和多变量估算。这些技术的复杂性会因有关数据集的大小和结构而有所不同。

在采用预测模型时，数据归置对于确保数据集的完整性至关重要，但是负责任地实施这一技术非常重要。在根据替代值做出任何决定之前，需要对数据集进行彻底检查。在适当的情况下，考虑其他的方法可能是一个明智的决定，比如削减或消除一个列，或者在数据缺失过大或数据的特征与所采用的归因方法不匹配的情况下，完全不考虑预测。