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Los datos duplicados pueden inflar resultados y distorsionar análisis. Es crucial identificar y eliminar registros repetidos.

Odalys Garcia

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Eliminación de duplicados

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Es algo fundamental identificar y eliminar elementos duplicados dentro de un conjunto de datos.

Jorge López

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Técnica de Revisión Automática  - Angel Ibarra

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Técnica de Revisión Automática  - Angel Ibarra

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Inspección y corrección manual de datos en casos donde los algoritmos automáticos no pueden resolver problemas complejos.

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Validación de la coherencia de los datos

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Validación de la coherencia de los datos

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Maria de Jesus Peralta Villanueva

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Identificar y corregir errores de entrada, como datos incorrectos o inconsistentes, mediante técnicas de validación de datos y reglas de negocio.

° Fabian Herrera

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Imputación: Rellenar los valores faltantes con estimaciones, como la media, mediana, moda

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Validación de la coherencia de los datos

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Validación de la coherencia de los datos

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Maria de Jesus Peralta Villanueva

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Identificar y eliminar columnas o filas que no sean relevantes para el análisis.

🎈Obed Alvarado

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☼ La estandarización de datos es una técnica de limpieza de datos que implica convertir los datos a un formato o unidad común.

☼ Es un proceso que puede ser lento, pero es fundamental para garantizar la precisión y confiabilidad de los resultados del análisis.
☼ Por ejemplo, se pueden convertir todas las fechas al mismo formato, como yyyy-mm-dd o mm-dd-yyyy, o convertir todas las medidas a las mismas unidades, como kilómetros a millas o Celsius a Fahrenheit.

♥ Flor Guadalupe Llamas Zamorano

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Uso de series mediante la librería Pandas

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Corrige errores tipográficos y ortográficos que pueden causar inconsistencias, especialmente en datos categóricos o textuales.

-Cristian De Luna

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Corregir valores inconsistentes también es crucial para garantizar la precisión y confiabilidad de sus datos. Los datos inconsistentes pueden ser causados por errores de entrada de datos o diferentes formatos, como fechas o unidades de medida. Para corregir valores inconsistentes, puede utilizar herramientas de perfilado de datos para identificar y corregir errores.

Esto puede implicar la estandarización de datos mediante la conversión a un formato consistente, como convertir todas las fechas al mismo formato o convertir todas las medidas a las mismas unidades.

Ricardo Elias

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

° Areli Castorena

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puede utilizar técnicas de detección y corrección de errores, como la verificación ortográfica, la coincidencia difusa o el reconocimiento de patrones, para identificar y corregir errores.

Astrid Rodríguez

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Registros Obsoletos: Identificar y eliminar registros que ya no son relevantes, como clientes inactivos durante un largo periodo.

Datos Irrelevantes: Depurar la base de datos de información redundante o que no aporta valor.

Jose Rodriguez

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El objetivo de la transformación de datos es sencillo: extraer datos del origen, cambiarlos a un formato utilizable y cargarlos en un destino. Es una parte esencial de Tuberías ETL. Es una parte esencial de preparación de datos.

La transformación de datos le permite limpiar, remodelar y calcular nuevas dimensiones y métricas de datos según sus necesidades. Tradicionalmente, se necesitan cientos o miles de líneas de código para construir ETL o ELT tuberías. Sin embargo, puede crear rápidamente estas canalizaciones en un lienzo visual de flujo de datos con una herramienta ETL sin código.

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Uso de series mediante la librería Pandas 

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Puede ocurrir que falten valores por alguna razón. Dependiendo de la naturaleza del análisis, de los datos y su importancia habrá que eliminarlos o rellenarlos.

Jorge

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La discretización es el proceso de convertir valores numéricos en etiquetas, categorías o niveles, ya sean conceptuales (como niño/adulto) o rangos de valores (como 0-18/19-100). La dicotomización es una forma de discretización que divide en solo dos categorías. Aunque discretizar facilita la interpretación y comparación de datos, puede resultar en pérdida de información valiosa y debe usarse con moderación.

El clustering es una técnica útil para discretizar datos numéricos, dividiendo los valores en grupos o clústeres basados en la distribución y cercanía de los datos, lo que resulta en una discretización de alta calidad.

°Areli Castorena

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Validación de la coherencia de los datos

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Validación de la coherencia de los datos

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La validación de la coherencia de los datos es un proceso utilizado para garantizar que los datos sean precisos, fiables y consistentes. Lo que ayuda a asegurar la integridad y la calidad de la información.

Maria de Jesus Peralta Villanueva

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El objetivo de la transformación de datos es sencillo: extraer datos del origen, cambiarlos a un formato utilizable y cargarlos en un destino.

La transformación de datos le permite limpiar, remodelar y calcular nuevas dimensiones y métricas de datos según sus necesidades.

María Nely Rodríguez Muñoz

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Sabía usted que solo el 3% de las empresas ¿Tiene datos que cumplan con los estándares básicos de calidad? La calidad de los datos es esencial para cualquier empresa que aproveche los datos para obtener conocimientos, toma de decisiones e innovación. Sin embargo, la calidad de los datos no es algo que suceda automáticamente. Requiere un proceso de transformación de datos.

Proceso de transformación de datos

El objetivo de la transformación de datos es sencillo: extraer datos del origen, cambiarlos a un formato utilizable y cargarlos en un destino. Es una parte esencial de Tuberías ETL. Es una parte esencial de preparación de datos.

La transformación de datos le permite limpiar, remodelar y calcular nuevas dimensiones y métricas de datos según sus necesidades. Tradicionalmente, se necesitan cientos o miles de líneas de código para construir ETL o ELT tuberías. Sin embargo, puede crear rápidamente estas canalizaciones en un lienzo visual de flujo de datos con una herramienta ETL sin código.

Estos son los pasos críticos en el proceso de transformación de datos:

1. Identificar fuentes: Empiece por identificar las fuentes de datos que requieren transformación. Estas fuentes van desde bases de datos y archivos de Excel hasta archivos delimitados, fuentes heredadas o conectores de nube. Algunas herramientas avanzadas de extracción de datos incluso le permiten extraer datos de archivos no estructurados como archivos PDF.

2. Mapeo de datos: Planifique la transformación real decidiendo dónde se originan los datos y dónde se almacenarán. Esta fase implica convertir los datos de origen a un formato adecuado para el destino, lo que a menudo requiere operaciones como agregar, eliminar, copiar y replicar campos y registros.

3. Validación de datos: En este paso crucial, los datos se examinan minuciosamente en busca de errores, inconsistencias, duplicados, valores faltantes, valores atípicos y más. La validación se puede ejecutar mediante reglas, fórmulas, funciones o algoritmos, dependiendo de la complejidad y calidad de los datos.

4. Elija Transformación: Seleccione los métodos de transformación adecuados según su planificación. mapeo de datos. Aquí hay algunas formas en que puede convertir los datos:

Filtración: Seleccionar un subconjunto de datos en función de criterios específicos.

Enriquecedor: Agregar nueva información o valor a los datos existentes.

Terrible: Descomponer datos complejos en partes más simples.

Unión: Combinar datos de diferentes fuentes en función de un atributo común.

Limpieza de datos sin procesar: Eliminar errores y eliminar elementos de datos redundantes o repetidos.

5. Carga de datos: El paso final implica cargar los datos transformados en el destino de destino, como un almacén de datos, un lago de datos, un centro de datos, un panel o un informe. Dependiendo de la frecuencia y el volumen de los datos, la carga se puede realizar mediante métodos por lotes, incrementales o de transmisión por secuencias.

Más allá de estos pasos, es posible que necesite realizar operaciones personalizadas para adaptar los datos al formato deseado. Recuerde, la transformación de datos es un proceso continuo que requiere seguimiento y mejora constantes. No es una solución única para todos y depende del tipo de datos, la fuente, el propósito, los objetivos comerciales y los requisitos. Recuerda que no todos los datos requieren transformación; A veces, los datos de origen son adecuados para su uso inmediato.

¿Por qué las empresas necesitan la transformación de datos?

La transformación de datos no es sólo una casilla de verificación en la lista de tareas pendientes; Es un proceso crucial y estratégico que puede impactar significativamente el desempeño y el éxito de su negocio. Profundicemos en las razones por las que la transformación de datos es indispensable:

Mejore la calidad de los datos

Calidad de datos es el eje para que las empresas aprovechen los datos para análisis, informes o toma de decisiones. La transformación de datos le permite identificar y resolver errores, inconsistencias, duplicados y valores atípicos. Por ejemplo, imagine un escenario en el que una institución financiera emplee la transformación de datos para limpiar y estandarizar la información del cliente, garantizando datos precisos y confiables para las evaluaciones de riesgos.

Mejorar la usabilidad de los datos

Los datos utilizables son fundamentales para obtener conocimientos, fomentar la innovación y facilitar la colaboración. A través de la transformación de datos, puede estructurar los datos en tablas, cuadros, gráficos o mapas para una fácil interpretación. Imagine un equipo de marketing transformando datos sin procesar sobre la participación del cliente en paneles visualmente atractivos, haciéndolos accesibles y comprensibles para la planificación estratégica.

Habilitar la integración de datos

Combinar datos de diversas fuentes es vital para obtener una visión holística y un análisis integral. La transformación de datos garantiza que los datos cumplan con estándares comunes, lo que facilita una integración perfecta. Imagine una plataforma de comercio electrónico integrando datos del cliente desde interacciones con sitios web, uso de aplicaciones móviles y participación en redes sociales a través de un proceso de transformación de datos unificado.

Apoyar la gobernanza de datos

Con sus políticas y procedimientos, la gobernanza de datos es fundamental para el cumplimiento, la seguridad y el control de calidad. La transformación de datos alinea los datos con reglas, regulaciones y requisitos predefinidos. Considere un escenario en el que una institución financiera transforma los datos de las transacciones de los clientes para cumplir con las regulaciones de privacidad, garantizando prácticas de datos seguras y gobernadas.

Ahora, exploremos algunos ejemplos del mundo real de cómo las empresas pueden beneficiarse de la transformación de datos:

Compañia minorista: Imagine una empresa minorista que extrae datos de sistemas de puntos de venta, bases de datos de inventario y plataformas de comentarios de los clientes. La transformación de datos le permite calcular indicadores clave de rendimiento y obtener información sobre las ventas, los ingresos, las ganancias y la satisfacción del cliente. Cargar estos datos transformados en un almacén permite realizar análisis e informes completos.

Organización Sanitaria: La transformación de datos ayuda a extraer información de registros médicos electrónicos, dispositivos médicos y reclamaciones de seguros. Validar y anonimizar datos confidenciales, como nombres y direcciones, le permite cargar estos datos transformados en un lago de datos para investigación e innovación, al tiempo que garantiza la privacidad del paciente.

Empresa de fabricación: La transformación de datos le permite extraer datos de sensores, máquinas y sistemas de control de calidad. Validar, detectar anomalías y optimizar datos garantiza información oportuna y relevante. Cargar estos datos transformados en un data mart facilita el seguimiento y la optimización de los procesos de fabricación.

Transformación de datos en el proceso ETL

En ETL (Extracto, Transformación, Carga) En el proceso, la transformación de datos es fundamental entre las fases de extracción y carga. Una vez que los datos se extraen de diversas fuentes (como bases de datos, aplicaciones o sistemas externos), a menudo llegan en diversos formatos, estructuras o estados. Esta diversidad exige una transformación meticulosa antes de cargarla en un destino objetivo.

La mayoría de las Herramientas ETL También proporciona funciones predefinidas que puede utilizar para cambiar sus datos de forma rápida y eficiente. Estos son algunos de los pasos que están involucrados en este proceso:

Identificar la estructura de los archivos fuente y extraer datos con ellos.

A continuación, asigne los datos del archivo fuente a la herramienta de transformación.

Aplicar la transformación (es decir, filtrar, ordenar, limpiar o agregar datos).

Finalmente, envíe el archivo transformado al destino.

Por qué la transformación es esencial en ETL

1. Homogeneización de datos: Los procesos ETL suelen extraer datos de fuentes dispares, cada una con sus peculiaridades. La transformación estandariza estos datos en un formato unificado, lo que garantiza coherencia y compatibilidad para los análisis posteriores. Considere una empresa minorista que extrae datos de ventas de varias tiendas con bases de datos distintas. La transformación armoniza las diversas estructuras de datos, lo que permite análisis e informes fluidos.

2. Agregación y Cálculo: La transformación facilita la agregación, los cálculos y las derivaciones de datos. Este paso es crucial para obtener información y métricas significativas, como calcular los ingresos totales, el gasto promedio de los clientes o el crecimiento año tras año. Una institución financiera que extrae datos de transacciones puede transformarlos para calcular volúmenes de transacciones diarias o tendencias de ingresos mensuales, lo que ayuda a la toma de decisiones estratégicas.

3. Limpieza y Enriquecimiento: La transformación ETL aborda los problemas de calidad de los datos limpiando y enriqueciendo la información. Esto implica manejar errores, eliminar duplicados y agregar valores faltantes, asegurando la integridad de los datos. En el sector sanitario, la transformación ETL podría implicar limpiar los registros de los pacientes, eliminar inconsistencias y enriquecerlos con datos adicionales para un análisis completo.

Transformación de datos en el proceso ELT

A diferencia de ETL, ELT invierte la secuencia realizando una transformación después de cargar datos en el destino. Este enfoque aprovecha el poder de procesamiento de los almacenes de datos modernos, lo que permite que las transformaciones se produzcan más cerca del punto de almacenamiento de datos.

Por qué la transformación es esencial en ELT

Almacenamiento de datos sin procesar: Los procesos ELT a menudo cargan primero datos sin procesar y sin modificaciones en el destino. Luego, la transformación se produce dentro del propio almacén de datos. Este almacenamiento de datos sin procesar proporciona flexibilidad para análisis futuros y transformaciones sobre la marcha basadas en la evolución de los requisitos comerciales.

Escalabilidad y procesamiento paralelo: ELT aprovecha la arquitectura escalable de los almacenes de datos modernos, lo que permite el procesamiento paralelo de transformaciones. Esta escalabilidad garantiza un manejo eficiente de grandes conjuntos de datos y acelera el proceso de transformación.

Análisis casi en tiempo real: ELT admite análisis casi en tiempo real transformando datos dentro del destino. Esto permite a las organizaciones obtener información rápidamente, responder rápidamente a los cambios del mercado y tomar decisiones informadas.

En ETL y ELT, la transformación de datos es el eje que convierte datos heterogéneos y sin procesar en una forma refinada y utilizable. Garantiza la calidad y coherencia de los datos y permite a las organizaciones obtener información útil a partir de sus vastos y diversos conjuntos de datos.

Desafíos de la transformación de datos

Complejidad de datos

Los datos pueden ser complejos y variar en volumen, variedad, velocidad, integridad o valor. Esta complejidad exige recursos, herramientas, técnicas y habilidades adicionales para manejar y procesar los datos de manera efectiva.

Inconsistencia de datos

Las inconsistencias en formato, estructura, esquema o semántica son un desafío durante la transformación de datos. Alinear e integrar datos tan inconsistentes requiere esfuerzo, tiempo y consideraciones lógicas adicionales.

Seguridad de Datos

La sensibilidad en términos de privacidad, confidencialidad o integridad hace que la seguridad de los datos sea una preocupación crítica. Proteger los datos durante todo el proceso de transformación requiere medidas, controles y auditorías estrictos.

Escalabilidad de datos

La escalabilidad, impulsada por el crecimiento, el cambio o la demanda, agrega complejidad a la transformación de datos. Adaptarse y adaptarse a datos escalables requiere la flexibilidad, adaptabilidad y agilidad del proceso de transformación.

Soluciones y mejores prácticas

Perfil de datos

Participar en la elaboración de perfiles de datos para analizar y comprender los datos antes de la transformación. Este paso proporciona información esencial sobre las características de los datos, como el tamaño, el tipo, la distribución y la calidad. Con este conocimiento, podrá planificar y diseñar de forma más eficaz el proceso de transformación de datos.

Ejemplo: Realice perfiles de datos para identificar posibles valores atípicos antes de transformar un gran conjunto de datos, lo que garantiza una transformación más precisa y optimizada.

Asignación de datos

Utilice el mapeo de datos para definir y documentar relaciones y reglas entre los datos de origen y de destino. Agrega claridad y orientación al proceso de transformación al especificar qué convertir, modificar, enriquecer o estandarizar. Garantiza un viaje de transformación organizado y monitoreado.

Ejemplo: Documente el mapeo de datos entre fuentes de información del cliente para mantener la coherencia en varias plataformas durante la transformación.

Cifrado de datos

Implemente cifrado para transformar datos en un formato ilegible utilizando claves secretas o algoritmos. Esta medida de protección garantiza la seguridad y preservación de los datos sensibles, evitando el acceso, modificación o divulgación no autorizados durante todo el proceso de transformación.

Ejemplo: Cifrar información de identificación personal (PII) durante la transformación para cumplir con las regulaciones de protección de datos y proteger los datos de los clientes.

Automatización de datos

Aproveche la automatización de datos para realizar el proceso de transformación automáticamente o con una mínima intervención humana. La automatización agrega flexibilidad, adaptabilidad y agilidad, lo que facilita una transformación de datos más rápida, sencilla y rentable.

Ejemplo: Automatice las transformaciones de datos de rutina en un entorno dinámico de comercio electrónico para adaptarse rápidamente a los cambios en los catálogos de productos o los datos promocionales.

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Cómo No-Code permite la transformación de datos en unos pocos minutos.

No se puede subestimar la importancia de la transformación de datos en el panorama organizacional actual. Transforma datos heterogéneos y sin procesar en una forma refinada y utilizable, lo que permite a las empresas mejorar la calidad, usabilidad, integración y gobernanza de los datos. El poder transformador de los datos radica en su capacidad para desbloquear conocimientos valiosos, respaldar la toma de decisiones informadas y fomentar la innovación.

Sin embargo, navegar por las complejidades de la transformación de datos plantea desafíos, desde gestionar la complejidad y la inconsistencia de los datos hasta garantizar la seguridad y la escalabilidad. Al superar estos desafíos, las organizaciones realmente aprovechan el potencial de sus datos.

Una herramienta de transformación de datos sin código como Astera le permite realizar la transformación de datos en unos pocos minutos, eliminando la necesidad de una codificación extensa o experiencia técnica.

Con un Astera, el proceso se vuelve fluido y accesible, lo que permite que incluso los usuarios no técnicos creen canalizaciones ETL o ELT sin esfuerzo. Ofrece un lienzo visual intuitivo, lo que hace que la transformación de datos sea rápida y ágil. Como resultado, puede democratizar la transformación de datos y remodelarlos según sea necesario, garantizando que la información sea accesible en toda su organización.

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Dominar la transformación de datos: una guía completa

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¿Sabías que sólo el 3% de las empresas cuentan con datos que cumplen con estándares básicos de calidad? La calidad de los datos es esencial para cualquier empresa que aproveche los datos para obtener conocimientos, toma de decisiones e innovación. Sin embargo, la calidad de los datos no es algo que suceda automáticamente.

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Normalizar datos es una técnica que se aplica a un conjunto de datos para reducir su redundancia. El objetivo principal de esta técnica es asociar formas similares a los mismos datos en una única forma de datos.

Omar Vazquez

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La eliminación de valores atípicos es otra técnica de limpieza de datos que implica identificar y eliminar valores extremos que pueden distorsionar su análisis. Los valores atípicos pueden ser causados por errores de medición o anomalías en los datos.

Para eliminar valores atípicos, puede utilizar métodos estadísticos, como el rango intercuartílico o la desviación estándar, para identificar valores que se encuentran fuera de un cierto rango.

Dependiendo de sus objetivos de análisis, es posible que necesite eliminar valores atípicos o ajustar sus valores.

-Melani Ruvalcaba

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Manejo de valores faltantes- Aldayr Ramos

# data[].attributes.subject
Manejo de valores faltantes- Aldayr Ramos

# data[].attributes.body
Descripción: Abordar los valores faltantes utilizando varias estrategias:

Eliminación: Quitar filas o columnas que tienen valores faltantes.

Imputación: Rellenar los valores faltantes con una estrategia como la media, la mediana, la moda, o un valor específico.

Interpolación: Estimar valores faltantes basándose en otros datos disponibles.

Herramientas: En Python, se puede usar pandas con dropna() y fillna().

# data[].attributes.body
puede utilizar técnicas de detección y corrección de errores, como la verificación ortográfica, la coincidencia difusa o el reconocimiento de patrones, para identificar y corregir errores.

Astrid Rodriguez

# data[].attributes.body
Se reemplazan valores faltantes con valores predeterminados o promedios para asegurarse de que los datos sean completos y consistentes.

José Ricardo Pizaña de Santiago

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Son aquellos que no constan debido a cualquier acontecimiento, como por ejemplo errores en la transcripción de los datos o la ausencia de disposición a responder a ciertas cuestiones de una encuesta. Los datos pueden faltar de manera aleatoria o no aleatoria.

Los datos faltantes aleatorios pueden perturbar el análisis de datos dado que disminuyen el tamaño de las muestras y en consecuencia la potencia de las pruebas de contraste de hipótesis. Los datos faltantes no aleatorios ocasionan, además, disminución de la representatividad de la muestra.

De casos completos o eliminación por lista

Este procedimiento consiste en incluir en el análisis los casos que presentan observaciones completas en todas las variables. Este método solo debe utilizarse cuando el proceso de recogida de datos es aleatorio, porque en otro caso introduce sesgo. Otro inconveniente es que el tamaño muestral puede llegar a sufrir una gran reducción y afectar a la representatividad de la muestra.

Selección por variables

Se mantienen en la base de datos los casos con tal que tengan datos en las variables que van a ser utilizadas para el análisis. Este procedimiento tiene el inconveniente de generar muestras heterogéneas.

Métodos de imputación

Los métodos de imputación consisten en estimar los valores ausentes en base a los valores válidos de otras variables y/o casos de la muestra. La estimación se puede hacer a partir de la información del conjunto completo de variables o bien de algunas variables especialmente seleccionadas. Usualmente los métodos de imputación se utilizan con variables métricas (de intervalo o de razón), y deben aplicarse con gran precaución porque pueden introducir relaciones inexistentes en los datos realas.

Principales procedimientos:

Sustitución por la Media. Consiste en sustituir el valor ausente por la Media de los valores válidos. Este procedimiento plantea inconvenientes como:

Dificulta la estimación de la Variáncia.

Distorsiona la verdadera distribución de la variable,

Distorsiona la correlación entre variables dado que añade valores constantes.

Sustitución por constante. Consiste en sustituir los valores ausentes por constantes cuyo valor viene determinado por razones teóricas o relacionadas con la investigación previa. Presenta los mismos inconvenientes que la sustitución por la Media, y solo debe ser utilizado si hay razones para suponer que es más adecuado que el método de la media.

Imputación por regresión. Este método consiste en estimar los valores ausentes en base a su relación con otros variables mediante Análisis de Regresión.

Inconvenientes:

- Incrementa artificialmente las relaciones entre variables.

- Hace que se subestime la Variáncia de las distribuciones.

- Asume que las variables con datos ausentes tienen relación de alta magnitud con las otras variables.

El siguiente conjunto de datos consta de tres variables y diez casos. El conjunto es incompleto porque en la variable 1 faltan los datos de los casos cinco y ocho. En la variable 2 faltan los datos de los casos uno, cinco, siete y nueve. En la variable 3 faltan los datos de los casos tres, siete y nueve.

Estadísticos descriptivos (Medias) obtenidos excluyendo los casos incompletos (selección por lista):

La muestra original ha quedado reducida a cuatro casos.

Casos excluidos por variables (por parejas):

La tabla de la izquierda muestra el número de parejas con datos en ambas variables. Por ejemplo, el número de parejas completas en las variables 1 y 2 es cinco, etc.

En la tabla de la derecha aparecen las Medias de cada variable obtenidas incluyendo los casos con datos completas por parejas. Como ejemplo, la Media de la variable 1 obtenida con los datos de la variable 1 que tienen pareja en la variable 2 es 5.2

Sustitución por imputación de la Media:

Los valores ausentes de la siguiente tabla han sido sustituidos por las Medias de las respectivas variables:

Imputación por Regresión:

Los valores ausentes de la siguiente tabla han sido han sido sustituidos por valores estimados mediante Análisis de Regresión:

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Son aquellos que no constan debido a cualquier acontecimiento, como por ejemplo errores en la transcripción de los datos o la ausencia de disposición a responder a ciertas cuestiones de una encuesta. Los datos pueden faltar de manera aleatoria o no aleatoria.

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Filtrado de Datos Irrelevantes- Sebastian Ortega.

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Filtrado de Datos Irrelevantes- Sebastian Ortega.

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Eliminar columnas o filas que no son relevantes para el análisis. Es una técnica esencial en la limpieza de datos que consiste en eliminar aquellas columnas o filas que no aportan valor al análisis o al modelo de machine learning. Este proceso ayuda a reducir el ruido y mejorar la eficiencia y precisión del análisis.

# data[].attributes.body
Conversión de Tipos de Datos

Asegurarse de que los datos estén en el formato correcto (fechas, números, categorías).

💚Litzy Diaz O.

# data[].attributes.body
La normalización es el proceso de escalar o transformar datos a un rango o formato común. Esto se puede hacer por varias razones, como comparar diferentes variables, reducir el impacto de los valores atípicos y mejorar el rendimiento del algoritmo

Erick Xander Esparza Navarro

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Verificación cruzada con fuentes externas 

# data[].attributes.subject
Verificación cruzada con fuentes externas 

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Contrastar los datos con fuentes externas confiables para validar su precisión y corregir cualquier discrepancia encontrada.

Fernanda Perez

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Tecnica de filtrado Outliers (Jose Miguel Macias Mendez)

# data[].attributes.subject
Tecnica de filtrado Outliers (Jose Miguel Macias Mendez)

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El filtrado de outliers (o valores atípicos) consiste en identificar y tratar los datos que se desvían significativamente de otros puntos en un conjunto de datos. Los outliers pueden distorsionar los resultados del análisis estadístico y del modelado predictivo, por lo que es importante manejarlos adecuadamente.

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Manejo de valores atípicos- Roberto Robles Castro

# data[].attributes.subject
Manejo de valores atípicos- Roberto Robles Castro

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Cómo hacerlo: identifique valores atípicos mediante métodos estadísticos como la puntuación Z o el IQR, luego decida si limitarlos, transformarlos o eliminarlos.

Ejemplos y consideraciones: en los datos financieros, un monto de transacción inusualmente alto puede indicar fraude. Decidir cómo manejar estos valores atípicos es crucial para la detección de fraude y la gestión de riesgos.

# data[].attributes.body
Relleno de Valores Faltantes

Descripción: Cuando hay datos ausentes, se deben tomar decisiones sobre cómo manejarlos. Se pueden rellenar con valores promedio, medianos, modales o usando otros métodos como la imputación.

Ejemplo: Si una columna de edad tiene valores faltantes, se puede rellenar con la media de las edades presentes.

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Relleno de Valores Faltantes

Descripción: Cuando hay datos ausentes, se deben tomar decisiones sobre cómo manejarlos. Se pueden rellenar con valores promedio, medianos, modales o usando otros métodos como la imputación.

Ejemplo: Si una columna de edad tiene valores faltantes, se puede rellenar con la media de las edades presentes.

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Es una técnica crucial en el preprocesamiento de datos para modelos de machine learning. Las variables categóricas son aquellas que toman valores de un conjunto limitado y fijo de categorías o etiquetas, como "rojo", "verde" y "azul" para el color. Los modelos de machine learning generalmente requieren datos numéricos, por lo que es necesario convertir estas categorías en una forma numérica adecuada.

Victor Lucio

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El filtrado de datos implica la eliminación de datos irrelevantes o ruidosos que no aportan valor al análisis. Este proceso puede incluir la eliminación de columnas enteras que no son necesarias o la exclusión de filas basadas en criterios específicos, como la eliminación de registros con valores por debajo de un umbral. Filtrar datos ayuda a reducir la complejidad del conjunto de datos y mejora la eficiencia del análisis, permitiendo que los modelos se centren en la información más relevante.

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Detención y tratamiento de patrones de respuestas. Jesús Vargas Lara

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Detención y tratamiento de patrones de respuestas. Jesús Vargas Lara

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Identificar patrones de respuesta sospechosos, como respuestas idénticas en todas las preguntas.

Por ejemplo, si un encuestado indica tener cierta edad pero luego responde de manera inconsistente sobre su nivel educativo o ingresos, puede indicar un error o falta de atención al responder.

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La normalización de texto es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos de texto que implica la estandarización de las palabras o caracteres en un texto.

Conversión a minúsculas: Cambia todas las letras a minúsculas para garantizar la consistencia y reducir la variabilidad en el texto. Esto evita que palabras iguales pero escritas con mayúsculas y minúsculas se traten como diferentes.

Eliminación de caracteres: Elimina caracteres no alfabéticos, como signos de puntuación, números u otros símbolos que no son relevantes para el análisis de texto.

Eliminación de palabras vacías: Elimina palabras comunes que no aportan significado al análisis, como "a", "el", "en", etc. Estas palabras pueden variar según el idioma y el contexto del análisis.