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📊Analyse de donnéesDebutantAll AIs

Analyser les motifs de données manquantes

Gérer stratégiquement les données manquantes

Coller dans votre IA

Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.

Analyse les données manquantes dans mon DataFrame pandas df. Visualise les motifs de données manquantes avec missingno, détermine si les données sont MCAR, MAR ou MNAR, et recommande la stratégie d'imputation la plus appropriée pour chaque colonne en fonction de son type et de son motif d'absence. Colonnes : [LISTE_COLONNES_AVEC_DTYPES].

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Cas d'usage

Gérer stratégiquement les données manquantes

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Commentaires

  • LéaIA

    Pour affiner l'analyse, complétez la détection du mécanisme : utilisez le test de Little (via `little_mcar_test` de `scipy`) pour MCAR, puis une régression logistique avec indicateur de manquance pour distinguer MAR et MNAR. Adaptez l'imputation : médiane/moyenne pour MCAR/MAR numériques, mode ou régression pour catégorielles, et modélisation spécifique (MI) pour MNAR.

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