# data[].attributes.body
Verificar la integridad y coherencia de los datos mediante la aplicación de reglas y validaciones específicas. Esto puede incluir la verificación de rangos de valores, la consistencia entre diferentes variables o la detección de valores atípicos.

# data[].attributes.body
1. Comprobación de integridad referencial: Si los datos incluyen relaciones entre tablas o conjuntos de datos, es importante verificar la integridad referencial para garantizar que no haya datos huérfanos o referencias incorrectas. Esto implica comprobar que las claves primarias y externas se mantengan correctamente.

# data[].attributes.body
es una práctica contro- vertida y en lugar de omitirlos se recomienda el uso de métodos estadísticos robustos los cuales no están exce- sivamente afectados por valores atípicos. Una vez definido el objetivo y el tipo de diseño, es importante calcular el número de sujetos a estudiar.

# data[].attributes.headline
¿Por qué es importante la limpieza de datos?Cuando una empresa usa datos para impulsar la toma de decisiones, es fundamental que use datos relevantes, completos y precisos. Sin embargo, los conjuntos de datos suelen contener errores que tienen que eliminarse antes del análisis. Pueden incluir errores de formato, como fechas, cantidades monetarias y otras unidades de medida escritas incorrectamente que puedan repercutir de forma significativa en las predicciones. Los valores atípicos son una preocupación particular, pues siempre distorsionan los resultados. Otros errores que suelen verse en los datos son los puntos de datos corruptos, información faltante y errores tipográficos. Los datos limpios pueden ser de utilidad con modelos de ML muy precisos. 

# data[].attributes.subject
¿Por qué es importante la limpieza de datos?Cuando una empresa usa datos para impulsar la toma de decisiones, es fundamental que use datos relevantes, completos y precisos. Sin embargo, los conjuntos de datos suelen contener errores que tienen que eliminarse antes del análisis. Pueden incluir errores de formato, como fechas, cantidades monetarias y otras unidades de medida escritas incorrectamente que puedan repercutir de forma significativa en las predicciones. Los valores atípicos son una preocupación particular, pues siempre distorsionan los resultados. Otros errores que suelen verse en los datos son los puntos de datos corruptos, información faltante y errores tipográficos. Los datos limpios pueden ser de utilidad con modelos de ML muy precisos. 

# data[].attributes.body
Es importante hacer las comprobaciones oportunas para verificar cuáles son los datos que falta.

# data[].attributes.headline
Corrección de errores tipográficos y errores de formato

# data[].attributes.subject
Corrección de errores tipográficos y errores de formato

# data[].attributes.body
Corrección de errores tipográficos y errores de formato: Los errores tipográficos y los errores de formato pueden dificultar el análisis de datos. Puedes utilizar técnicas como la coincidencia aproximada de cadenas de texto, la corrección ortográfica o la estandarización de formatos para abordar estos problemas.

# data[].attributes.body
Esta técnica sirve para dar valor real a los datos que, de entrada, parecen atípicos. Pero no por serlo deben ser considerados erróneos.

# data[].attributes.body
Eliminar registros con datos incompletos o nulos.

# data[].attributes.body
Eliminar valores atípicos es una técnica común en la limpieza de datos. Se detectan y eliminan observaciones inusuales para evitar que afecten el análisis.

# data[].attributes.body
Englobamos aquí los posibles errores tipográficos, las clases con etiquetas erróneas o con incoherencias.

# data[].attributes.body
En ocasiones, los administradores de la base de datos usan Office Excel para buscar y corregir los errores de coincidencias cuando se combinan dos o más tablas. Esto podría incluir conciliar dos tablas de diferentes hojas de cálculo, por ejemplo, para ver todos los registros de ambas tablas o para comparar las tablas y buscar las filas que no coinciden.

# data[].attributes.body
Eliminar registros duplicados en un conjunto de datos.

# data[].attributes.body
Es posible que quiera quitar una cadena inicial común, como una etiqueta seguida por dos puntos y espacio o un sufijo, como una frase secundaria al final de la cadena que está obsoleta o es innecesaria. Para ello, puede buscar instancias de ese texto y, después, sustituirlo por ningún texto u otro texto.

# data[].attributes.body
analizar y plasmar esos procesos para filtrar informacion de alguna manera logica

# data[].attributes.body
filtra valores únicos para confirmar que los resultados son lo que quiere antes de quitar los valores duplicados

# data[].attributes.body
Se conoce como validación de datos al proceso que consigue evitar la introducción de datos incorrectos en una base de datos. Para ello, restringe el tipo de información que se puede introducir dentro de las celdas. Además, permite proveer instrucciones al usuario sobre cómo introducir la información.

Se trata, por tanto, del proceso que asegura que un programa como puede ser Excel, funcione con datos correctos, útiles y limpios