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¿Qué es data cleansing?

Data cleaning es el proceso de revisar, limpiar y transformar datos para que sean más precisos y útiles para un análisis. El objetivo de la limpieza de datos es eliminar o corregir datos erróneos, incompletos, duplicados y inconsistentes para mejorar la calidad de los datos. Esto incluye la identificación y eliminación de datos no deseados, la detección y corrección de datos erróneos, el formateo de datos y la conversión de datos a un formato adecuado para su uso.

El data cleaning es fundamental porque garantiza que los datos que se van a utilizar para analizar sean precisos y fidedignos. Esto significa que los datos estarán libres de errores, duplicados, incompletos, redundancias y otros problemas que pueden afectar la precisión de los resultados. El data cleaning también ayuda a minimizar la cantidad de tiempo y recursos necesarios para realizar análisis de datos, así como a aumentar la velocidad de la información.

¿Cuál es el ciclo de limpieza de datos en data cleansing?

El ciclo de limpieza de datos en data cleaning consiste en los siguientes pasos:

1. Análisis de los datos: examinar los datos para identificar datos incompletos, incorrectos, inconsistentes, duplicados, etc.

2. Preprocesamiento de datos: convertir los datos a un formato adecuado para su uso, y aplicar transformaciones para ajustar y limpiar los datos.

3. Corrección de datos: identificar y corregir los datos incorrectos o inconsistentes.

4. Completado de datos: rellenar los datos faltantes con valores razonables.

5. Agregación de datos: agrupar los datos existentes para resumir y extraer información significativa.

6. Análisis de datos: analizar los datos limpios para obtener información útil y clasificar los datos para su uso posterior.

7. Presentación de los datos: presentar los datos de forma adecuada para su uso.

¿Qué técnicas se aplican en data cleansing?

1. Verificación de los datos: Esta técnica implica verificar los datos para asegurarse de que están completos y correctos; esto puede incluir comprobar el formato de los datos, así como comprobar los límites de los valores de los datos. Algunos ejemplos de verificación de datos son:

2. Eliminación de valores atípicos: Esta técnica implica identificar y eliminar los valores atípicos, ya sean datos incompletos, inconsistentes o incorrectos. Algunos ejemplos de eliminación de datos son:

3. Normalización de datos: Esta técnica implica aplicar una transformación a los datos para asegurarse de que se encuentran en un formato consistente y/o de que sus valores sean comparables. Algunos ejemplos de normalización de datos son:

4. Combinación de datos: Esta técnica implica combinar datos de diferentes fuentes para obtener un conjunto de datos más completo. Algunos ejemplos de combinación de datos son:

5. Agrupamiento de datos: Esta técnica implica agrupar datos similares para facilitar su análisis. Algunos ejemplos de agrupamiento de datos son:

6. Detección de anomalías: Esta técnica implica identificar patrones anómalos en los conjuntos de datos que puedan indicar alguna actividad sospechosa.

¿Qué herramientas se utilizan en data cleansing?

Las herramientas comunes para el proceso de limpieza de datos incluyen:

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en data cleansing?

La inteligencia artificial (IA) se puede utilizar en data cleaning para hacer tareas como la identificación de patrones, la corrección de errores y la eliminación de datos duplicados. Con la ayuda de algoritmos especializados, la IA puede identificar y corregir errores de datos, como valores aberrantes, datos incompletos, entradas incorrectas, entradas duplicadas, etc. La IA también puede ayudar a detectar y eliminar datos duplicados. Además, con la ayuda de la IA, los usuarios pueden adecuar los datos a un formato específico y rellenar los valores vacíos con datos confiables.

Fuentes

Algunas ventajas que ofrece la depuración de datos o data cleansing <https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/algunas-ventajas-que-proporciona-la-depuracion-de-datos>

8 Ways to Clean Data Using Data Cleaning Techniques <https://www.digitalvidya.com/blog/data-cleaning-techniques/>

La importancia del preprocesamiento de datos en Inteligencia Artificial: Limpieza de datos <https://www.xeridia.com/blog/la-importancia-del-preprocesamiento-de-datos-en-inteligencia-artificial-limpieza-de-datos>

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