Tutoriales y Guías

23/8/2023

¿Cómo se pueden limpiar los datos más rápido para su análisis?

El análisis de datos es una habilidad poderosa que puede ayudarlo a descubrir información, resolver problemas y tomar decisiones. Pero antes de que pueda sumergirse en la parte divertida de explorar y visualizar sus datos, primero debe limpiarlos.

La limpieza de datos es el proceso de identificar y corregir errores, inconsistencias y valores faltantes en su conjunto de datos. Puede ser tedioso y consumir mucho tiempo, pero es esencial para garantizar la precisión y confiabilidad de su análisis.

En este artículo, aprenderá algunos consejos y trucos sobre cómo limpiar datos más rápido para su análisis utilizando algunas herramientas y técnicas comunes.

Defina sus metas

El primer paso para limpiar los datos más rápido es definir sus objetivos y expectativas para su análisis. ¿Qué preguntas quieres responder? ¿Qué métricas quieres medir? ¿Qué fuentes de datos necesita? Al aclarar sus objetivos, puede limitar su alcance y centrarse en los datos relevantes. También puede crear un diccionario de datos o un libro de códigos que documente el significado, el formato y los valores de cada variable en su conjunto de datos. Esto le ayudará a evitar confusiones y errores más adelante.

Supongamos que somos una empresa de ropa deportiva que fabrica calzado y queremos hacer la investigación de mercado para un nuevo producto. Nuestra meta es determinar la demanda potencial de un nuevo tipo de zapatilla, y queremos responder las preguntas: ¿cuál es el segmento de edad que más compra zapatillas deportivas? y ¿qué características buscan los consumidores en una zapatilla deportiva?. Nos interesa medir el porcentaje de preferencia por X o Y diseño y las frecuencia de compra anual según la edad. Para hacer esto podemos utilizar encuestas en línea o datos de ventas de tiendas de deportes, por ejemplo.

Te proporcionamos dos ejemplos más:

Compruebe la calidad de sus datos

El siguiente paso es verificar la calidad de sus datos e identificar cualquier problema que pueda afectar su análisis. Los problemas comunes de calidad de datos incluyen valores faltantes, valores atípicos, duplicados e inconsistencias. Los valores faltantes pueden distorsionar sus estadísticas y reducir el tamaño de su muestra, mientras que los valores atípicos pueden distorsionar su distribución y afectar su media y desviación estándar. Los duplicados pueden inflar sus conteos y sesgar sus resultados, mientras que las inconsistencias pueden causar confusión y mala interpretación de sus datos.

Puede utilizar varias herramientas y técnicas para comprobar la calidad de sus datos, como estadísticas descriptivas, histogramas, diagramas de caja, diagramas de dispersión, tablas dinámicas y filtros. Estos pueden ayudarlo a manejar los valores faltantes eliminándolos, imputándolos o marcándolos; manejar valores atípicos eliminándolos, transformándolos o manteniéndolos; manejar los duplicados eliminándolos, fusionarlos o ignorarlos; y manejar las inconsistencias estandarizándolas, corrigiéndolas o mapeándolas.

Limpia tus datos sistemáticamente

El tercer paso en el proceso de limpieza de datos es limpiar sus datos de manera sistemática y eficiente. El uso de un marco de limpieza de datos o una lista de verificación puede ayudar a garantizar que se cubran todos los aspectos de la calidad de los datos.

Además, el uso de una herramienta o software de limpieza de datos puede automatizar ciertas tareas y ahorrar tiempo. Excel, Python y R son aplicaciones populares que se pueden utilizar para este propósito.

  • Excel ofrece la capacidad de manipular, filtrar, ordenar y formatear datos, así como usar fórmulas y funciones para cálculos, validaciones y transformaciones.
  • Python tiene bibliotecas y paquetes para análisis y limpieza de datos.
  • R se especializa en computación estadística y gráficos. Se pueden crear visualizaciones con matplotlib, seaborn, plotly, ggplot2, lattice y shiny.

Valida tus datos

El último paso es validar sus datos para garantizar que cumplan con sus objetivos y expectativas. Puede utilizar perfiles de datos, auditorías y pruebas para examinar, verificar y evaluar sus datos. La creación de perfiles de datos puede ayudarle a comprender mejor sus datos y detectar anomalías o errores. La auditoría de datos puede ayudarlo a garantizar que sus datos se ajusten a las reglas y estándares de su análisis. Y las pruebas de datos pueden ayudarlo a evaluar el impacto y la eficacia de la limpieza y el análisis de sus datos. A través de estos pasos, puede limpiar sus datos más rápido para el análisis y prepararse para utilizar sus habilidades de análisis de datos.

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