limpieza de datos
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Limpieza de datos la etapa previa al interrogatorio
Según wikipedia
Limpieza de datos: es el acto de descubrimiento, corrección o eliminación de
datos erróneos de una base de datos.
Transformación de datos: En estadística, la transformación de datos se efectúa
para asegurarse así de que tienen una distribución normal (un remedio para los
valores atípicos, fallas de la normalidad, la linealidad, y homocedasticidad).
Un excel sucio no causa
desastres...¿o sí?
http://www.cnnexpansion.com/finanzas-personales/2012/01/04/londres-2012-sobrevende-10000-entradas
Historias de horror
Los errores en los datos y en el
manejo de herramientas son tan
comunes que incluso existe una
organización llamada Grupo europeo
de evaluación de riesgos para hojas
de cálculo (ESRIG, por sus siglas en
inglés) y que hace recomendaciones
al usuario para evitar errores cuando
se usa una hoja de cálculo.
La ESRIG se encarga de rastrear
historias trágicas en el manejo de
datos. Si quieres saber más, visita
data errors in spreadsheets have led
to real consequences.
http://www.eusprig.org
“Dirty Data”Generalmente es necesario realizar alguna limpieza a los
datos para obtener materia prima adecuada.
Reconocimiento
Consiste en realizar un resumen de las características y observar el
modelo para verificar errores.
● Algunos aspectos pueden salir a simple vista
○ Cinco valores para el sexo
● Otros aspectos son más difíciles de encontrar, para ellos se usan
otras herramientas:
○ Histogramas, gráficas de dispersión
Valores faltantes
Causas:
Faltan valores relevantes porque no se
pudieron obtener
No existen los valores
Datos incompletos (varios orígenes)
Tratamiento
Ignorarlos
Eliminar toda la columna
Reemplazar el valor
Segmentar
Limpieza, integración y transformación
Evitar problemas ocasionados por datos faltantes, valores duplicados y datos incorrectos
Valores erróneos
Algunas veces no es un proceso trivial,
clasificar y agrupar pueden ayudar
Tratamiento:
Ignorar
Eliminar
Filtrar
Reemplazar
Discretizar
Integración
Se puede dar de dos maneras:
Unificar dos o más objetos
Separar un objeto en dos o más
Ejemplos
Separar (nombres, apellidos)
Unificar formatos de fechas, sexo, estado
civil
Limpieza, integración y transformaciónTransformación
Es cualquier proceso que modifique la forma
de los datos
Crear nuevos atributos
Cambiar tipo de dato
Cambiar total o parcialmente una tabla
Ejemplos
convertir columna en tipo número o fecha
agregar columna edad basado en fecha de
nacimiento
nivel de estudio de una persona (sin estudio,
primaria, secundaria, universidad) se
Tipos de datos
Carácter
por ejemplo para definir sexo (F,M)
Texto
el más común de todos
Boolean
(si, no), (verdadero, falso), (0,1)
Control de flujo
según la opción se toman unos u otros datos
Número
se puede hacer operaciones con ellos
Fecha
no siempre es lo que parece
Siempre lleva una bitácora con todos los
cambios mantén una copia del archivo original
Pero Phi… mi base tiene miles de
registros... ¿y ahora qué hago?
Hora de ensuciarse las manosVeamos algunos ejemplos
OpenRefinela lavadora de los datos
Ahora sí a torturar esos datoshasta que nos digan la verdad
Conclusiones¿qué opinas? ¿alguna duda?
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