Autor: Daniel Camacho

La limpieza de datos es el proceso que nos permite corregir o descartar registros erróneos, inconsistentes, que presenten un formato equivocado, repetidos o incompletos en un conjunto de datos. En la cotidianidad del análisis de datos, se utilizan diversas fuentes de datos, aumentando la probabilidad de la repetición y mal etiquetado de estos. Si la información es errónea, los resultados y los algoritmos resultantes serán inexactos, incluso si aparentan ser válidos. Aunque no hay un método único para determinar los pasos precisos en la limpieza de datos que garantice un resultado óptimo, es fundamental diseñar un esquema o plantilla para el proceso de limpieza que asegure veracidad y confiabilidad en los resultados que se generen a raíz de la información analizada.

Es importante mencionar que este proceso de limpieza se enfoca en eliminar aquellos registros que no encajan en su conjunto de datos, mientras que la transformación de datos se refiere al cambio de formato o estructura de la información. Este último proceso puede incluir manipulación y mapeo de datos, pasando incluso a un almacenamiento intermedio previo al paso de evaluación de indicadores e incluso modelos de Machine Learning. En este artículo nos enfocaremos en los procedimientos para la limpieza de dichos datos.

Dado que no existe un camino particular para cumplir con esta tarea de limpiar los datos, a continuación, se explican unos pasos básicos que permitirán validar una cantidad importante de características en la información generada.

Validación de duplicados

Los registros duplicados suelen presentarse con frecuencia durante la recopilación de datos. En el momento en el que se combina información de diversas fuentes, donde, por ejemplo, se extrae datos de clientes o varios departamentos, existen oportunidades para crear datos duplicados. Estos pueden distorsionar el análisis, resultando en interpretaciones erróneas de los datos. Al eliminar duplicados, se mejora la calidad general de los datos, asegurando que el análisis refleje la realidad del negocio.

Adicionalmente, los registros duplicados consumen espacio de almacenamiento y recursos computacionales, aumentando los costos operativos. Su eliminación no solo libera estos recursos, sino que también agiliza los procesos de análisis, mejorando el rendimiento general.

La presencia de duplicados puede llevar a variaciones en los resultados del análisis, dependiendo de cómo y cuándo se identifiquen estos duplicados. Eliminarlos de antemano garantiza que el análisis sea consistente y comparable a lo largo del tiempo.

Identificación de valores faltantes

Es un paso muy importante en el proceso de tratamiento de datos. Los valores faltantes pueden surgir por diversas razones: desde errores en la recopilación de datos hasta omisiones intencionales durante el almacenamiento de estos. La identificación precisa de estos valores es crucial, ya que su presencia puede llevar a análisis sesgados o conclusiones incorrectas. Existen varias técnicas para manejar los valores faltantes, cada una con sus propias ventajas y limitaciones, dependiendo del contexto y la naturaleza de los datos. Dentro de estas técnicas se destacan la eliminación de dichos datos, que consiste en remover filas o columnas que contienen valores faltantes. Aunque es la solución más simple, puede resultar en la pérdida de información valiosa, especialmente si la cantidad de datos omitidos es significativa. También está la imputación por medios estadísticos, que implica reemplazar los valores faltantes con la media, mediana o moda de la columna donde se presentan estas inconsistencias. Finalmente está la asignación de un valor constante, que puede ser apropiado reemplazar los valores faltantes con un escalar que tiene un significado dentro del contexto del análisis.

Detección de outliers (Valores atípicos)

Los outliers son valores en un conjunto de datos que difieren drásticamente del resto de las observaciones, lo que puede indicar una variabilidad inusual, errores de medición o entrada de datos, o incluso novedades importantes dentro del dominio del problema. Dentro de las alternativas que existen para validar estos valores está inicialmente el análisis gráfico, donde herramientas visuales como histogramas, box plots y scatter plots pueden ayudar a identificar valores atípicos de manera intuitiva y rápida. Ahora bien, existen procesos estadísticos avanzados para la correcta interpretación de estos valores como lo son la desviación estándar, el rango intercuartil y diversas pruebas de coeficientes estadísticos.

Una vez detectados estas anomalías, se pueden tomar varios caminos dependiendo del contexto del negocio y de la relevancia de los valores encontrados. Una primera opción podría ser eliminar los outliers, si se determina que son el resultado de errores de medición o entrada de datos. Otra opción puede ser la imputación de dichos valores, Si se considera que los outliers son errores, pero su exclusión no es deseable, se pueden reemplazar con valores medianos, promedios o mediante técnicas de imputación más sofisticadas. La última opción que puede ser útil es separar los outliers del resto de los datos y analizarlos independientemente para identificar posibles anomalías o para comprender mejor su impacto en el conjunto de datos general.

Inconsistencias y Errores de Entrada

En ocasiones se pueden encontrar imprecisiones o fallos presentes en los datos encontrados directamente desde su origen, que pueden ocurrir en el momento de la recopilación, almacenamiento o procesamiento de estos. Los fallos pueden tomar diversas formas, como información contradictoria, formatos erróneos, errores tipográficos, entre otros. La presencia de estos errores puede comprometer la integridad de los datos, llevando a análisis erróneos y decisiones mal informadas.

Durante esta fase de limpieza, lo más conveniente es eliminar estos registros, pero identificarlos permitirán tomar decisiones para prevenir estos casos, como desarrollar procesos de implementación de control para la validación durante la fase de entrada de datos, de modo que pueda ayudar a prevenir errores, asegurando que solo se acepten formatos y valores válidos. También, desarrollar estándares de entrada y codificación de datos puede reducir significativamente las inconsistencias, e incluso procesos educativos al personal involucrado en la entrada y manejo de datos sobre la importancia de la precisión y las mejores prácticas, puede mejorar la calidad de los datos.

Cada uno de estos procesos de limpieza de datos

no solo contribuye a mejorar la consistencia y confiabilidad de los datos, sino que también subraya la necesidad de una estrategia continua y proactiva hacia la calidad de datos. Este enfoque integral hacia la calidad de los datos fomenta una cultura organizacional que valora, protege y utiliza eficazmente sus datos.

Educar y capacitar al personal en las mejores prácticas de gestión de datos, junto con la implementación de tecnologías avanzadas para la automatización y el análisis, son pasos fundamentales para mantener la integridad de los datos en el tiempo.

Desde la identificación de datos incorrectos o incompletos hasta el refinado manejo de valores atípicos y la corrección de errores de entrada, cada paso es crucial para asegurar que los datos reflejen la realidad del negocio de manera verídica y útil.

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