En la actualidad, los datos son una herramienta clave para las empresas y en Podemos no es la excepción. Sin embargo, los datos que obtenemos a menudo no están listos para ser utilizados directamente. Aquí es donde entra la limpieza y preprocesamiento de datos, procesos esenciales para garantizar que los datos sean útiles y precisos. En este artículo, se explica qué son estos procesos y por qué son importantes.
¿Por Qué es Importante Limpiar y Preprocesar Datos?
La calidad de los datos afecta directamente la exactitud y utilidad de los resultados. Datos desordenados, incompletos o incorrectos pueden llevar a conclusiones equivocadas y malas decisiones. Por eso, limpiar y preparar los datos es esencial para asegurarse de que los datos sean:
- Consistentes: Sin duplicados y con un formato uniforme.
- Exactos: Que reflejen correctamente la realidad.
- Completos: Que no falten datos importantes.
- Relevantes: Pertinentes al análisis que queremos hacer.
Técnicas Básicas de Limpieza de Datos
- Eliminar Duplicados
Los datos duplicados pueden distorsionar los resultados. Eliminar registros repetidos asegura que cada dato se cuente solo una vez.
- Manejo de Datos Faltantes
A veces, algunos datos están ausentes. Podemos:
Eliminar: Si son pocos, eliminar los registros incompletos.
Rellenar: Completar los espacios vacíos con valores estimados, como el promedio.
Predecir: Usar métodos para predecir los valores faltantes.
- Corrección de Errores
Errores en los datos, como faltas de ortografía o formatos incorrectos, pueden afectar los análisis. Corregir estos errores es crucial para obtener buenos resultados.
- Filtrar Datos Irrelevantes
Eliminar datos que no son útiles para el análisis que queremos hacer. Esto puede incluir eliminar columnas o registros enteros que no aportan valor.
Recientemente, en Podemos se implementó una forma de detectar datos inconsistentes desde el momento en que se ingresa el dato al sistema en donde se encuentran resguardados, se llama perfil de datos, en la actualidad el inventario de personal es monitoreado.
Técnicas Básicas de Preprocesamiento de Datos
1. Normalización
La normalización ajusta los datos para que estén en un rango específico, generalmente entre 0 y 1. Esto ayuda a que los algoritmos de análisis funcionen mejor.
2. Estandarización
La estandarización ajusta los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Esto es útil para muchos métodos de análisis de datos.
3. Codificación de Variables Categóricas
Las variables categóricas (como colores, tipos o categorías) deben ser convertidas a números. Podemos hacerlo de dos maneras principales:
- One-Hot Encoding: Crear una columna para cada categoría con valores binarios (0 o 1).
- Label Encoding: Asignar un número único a cada categoría.
4. Reducción de Dimensionalidad
A veces, tenemos demasiadas variables y necesitamos simplificar. Técnicas como la reducción de dimensionalidad nos ayudan a mantener la información importante mientras reducimos la cantidad de datos.
Desafíos Comunes en la Limpieza y Preprocesamiento de Datos
- Grandes Volúmenes de Datos
Manejar grandes cantidades de datos puede ser complicado y requiere herramientas especializadas.
- Diversidad de Datos
Datos de diferentes fuentes pueden tener formatos y estructuras distintas, lo que dificulta su unificación.
- Valores Faltantes
Decidir cómo manejar los valores faltantes sin introducir errores es un desafío constante.
- Datos Desbalanceados
En problemas de clasificación, cuando algunas categorías tienen muchos más datos que otras, puede ser difícil obtener buenos resultados.
Importancia de Documentar el Proceso de Limpieza y Preprocesamiento
A medida que limpias y preparas los datos, es crucial documentar cada paso que tomas. Esto significa anotar qué cambios has hecho, por qué los has hecho y cómo afectarán el análisis final. La documentación tiene varias ventajas:
- Transparencia: Otros pueden ver claramente cómo se transformaron los datos y entender el proceso detrás de los resultados.
- Reproducibilidad: Permite que otros repitan el proceso exactamente de la misma manera, lo cual es esencial para la verificación de resultados y la colaboración.
- Mantenimiento: Si necesitas volver a trabajar con los mismos datos en el futuro, tendrás un registro claro de lo que ya has hecho, ahorrando tiempo y evitando errores.
- Documentar el proceso de limpieza y preprocesamiento es una buena práctica que facilita el trabajo en equipo y mejora la calidad del análisis.
Conclusión
La limpieza y preprocesamiento de datos son pasos fundamentales en cualquier análisis de datos. Estos procesos nos ayudan a transformar datos crudos en información valiosa y precisa, lista para ser utilizada en análisis y toma de decisiones. Dedicar tiempo y recursos a estas etapas iniciales garantiza que los análisis sean válidos y útiles, permitiendo a Podemos tomar decisiones informadas basadas en datos de calidad, recordemos que esto es el pilar de la cultura Data-Driven.
