Lihat sumber NaN dalam Analisis Data

NaN sering muncul dalam proses [[analisis data]], terutama ketika terdapat data yang hilang atau hasil perhitungan yang tidak valid. Nilai NaN dapat mempengaruhi hasil analisis jika tidak ditangani dengan benar, sehingga penting bagi analis data untuk memahami cara kerja dan penanganannya.

== Sumber NaN dalam Dataset ==
NaN dapat berasal dari data yang tidak diisi, kesalahan input, atau hasil perhitungan seperti pembagian nol. Dalam [[data frame]] seperti milik [[Pandas]], NaN digunakan sebagai standar untuk merepresentasikan nilai yang hilang.

== Penanganan NaN ==
Ada beberapa strategi untuk menangani NaN, seperti menghapus baris/kolom yang mengandung NaN atau mengganti dengan nilai lain (imputasi). Pemilihan metode sangat bergantung pada tujuan analisis dan sifat data yang dianalisis.

== Dampak NaN terhadap Hasil Analisis ==
Jika tidak ditangani, NaN dapat menyebabkan error atau hasil analisis yang bias. Oleh karena itu, perangkat [[statistik]] modern menyediakan fungsi khusus untuk menangani nilai-nilai NaN secara otomatis.