Isolamento inteligente e identificação de grupos de vírus de Covid-19 e sua mutação e dispersão. : análise dos efeitos da imputação em dados da covid-19

Abstract

Tendo em vista a pandemia do Covid-19 e seu impacto na ciência, tornou-se um desafio cada vez maior para a ciência de se readaptar para cumprir para com as necessidades da sociedade. No espectro da ciência de dados esse desafio é ainda mais dificultoso, pois a sociedade busca respostas rápidas em pouco tempo, para que assim consiga combater o vírus o mais rápido possível. Mas mesmo que as respostas e resultados sejam necessários, precisa-se ter cuidado ao analisar e tratar os dados para que as análises preditivas mantenham-se adequadas à realidade. Este trabalho visa pesquisar dentre os métodos de tratamento de dados faltantes, os chamados métodos de imputação, os mais comumente utilizados, no objetivo de analisar seus efeitos no desempenho de processos estatísticos e preditivos.