ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা অ্যানালাইসিসে, missing data বা অনুপস্থিত ডেটা একটি সাধারণ সমস্যা। ডেটা সেটে অনুপস্থিত মান থাকা পরিস্থিতিতে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে বা মডেল তৈরির ক্ষেত্রে সমস্যা হতে পারে। KNIME এ Missing Value Node ব্যবহার করে অনুপস্থিত ডেটা বা missing values মোকাবেলা করা যেতে পারে।
Missing Value Node হল KNIME এর একটি বিশেষ নোড, যা ডেটা সেটে অনুপস্থিত বা missing মানগুলোকে সনাক্ত এবং পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। এই নোডের মাধ্যমে আপনি বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে missing values পূর্ণ করতে বা অপসারণ করতে পারবেন।
ধরা যাক, আপনি একটি ডেটাসেটের উপর কাজ করছেন যেখানে Age এবং Salary নামের কলামে কিছু missing values রয়েছে। আপনি যদি Age কলামের জন্য missing values গুলো গড় (mean) দিয়ে পূর্ণ করতে চান এবং Salary কলামের জন্য mode দিয়ে পূর্ণ করতে চান, তাহলে Missing Value Node এর কনফিগারেশনে সেগুলির জন্য আলাদা আলাদা পদ্ধতি নির্বাচন করবেন।
KNIME এর Missing Value Node ডেটা সায়েন্স ও মেশিন লার্নিং মডেলিংয়ের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ একটি টুল, যা missing values বা অনুপস্থিত ডেটা সমাধান করতে ব্যবহৃত হয়। এর মাধ্যমে আপনি সহজেই ডেটা পূর্ণ করতে, ডেটা সরাতে অথবা মিসিং ডেটা ইম্পিউটেশন করতে পারেন, যাতে আপনার মডেল সঠিকভাবে কাজ করে।
Read more