为了获得有价值的见解,即使缺少某些数据,采样策略也至关重要。一种关键策略是随机抽样,即使我们没有全部数据,也可以为我们提供有代表性的数据样本。可以与随机抽样结合的另一种技术是分层抽样。该方法通过在从每个组中抽取样本之前对总体进行细分,从而提供了额外的控制和准确性,并确保有关每个组的详细信息保留在我们的最终结果中。使用正确的方法,我们可以根据从此样本数据中推断出的结果,自信地做出明智的决定–和预测–,尽管存在数据空白,仍可帮助我们获得可靠的见解。
利用自动化机器学习解决方案
当数据丢失时,自动化机器学习过程可能会非常有帮助。利用自动机器学习解决方案（例如AutoML）可以帮助加快耗时的过程（例如功能工程）,并提高任何给定型号的准确性。自动化的机器学习可以大大减少从丢失的数据中构建可行模型所需的时间,从而使任何情况都更易于管理和生产。
但是,重要的是要注意,这种自动化方法只有在质 克罗地亚电话数据 量控制过程中与人为监督和专业知识相结合时才有效。通过自动化和手动技术的正确组合,利用自动ML可以成为处理丢失数据的强大工具。
将数据管理任务外包给第三方提供商
在管理和处理大量数据时,有时有必要 外包一些任务 给第三方提供商。当您没有资源,时间或专业知识来自己处理数据的各个方面时,这可能是一个明智的决定。外部提供商可以 照顾繁琐的任务,例如数据输入和分析,腾出时间,以便您可以专注于更重要的目标。重要的是要记住,与第三方合作时,他们是了解哪种流程最有效的专家–让他们在您共同完成需要完成的工作时成为指导。如果任何数据丢失或不完整,则事先讨论管理计划–询问有关其处理此类问题的流程的问题也很重要,这可以帮助确保一切一旦开始就可以顺利进行。
处理数据
通过从不同来源收集其他信息来创建冗余
为了处理数据并保护数据并填补可能缺少信息的任何空白,冗余是关键。作为研究人员,重要的是要从各种来源收集更多信息,以发展丰富的知识网络。这可能意味着除了用于研究目的的内容之外,还要查看报纸档案,政府文件,访谈和公共记录。为了更彻底地检查并准确描绘叙述,请尝试从不同角度涵盖相似主题的不同类型的资源。
通过交叉引用多个源,您可以创建一个增强系统,该系统有助于数据准确性和保护–,因此不会忽略或忽略任何信息。