La Importancia de la Limpieza de Datos en la Ciencia de Datos

La importancia de la limpieza de datos en ciencia de datos

En la ciencia de datos, la precisión de los modelos predictivos es vital para evitar errores costosos y asegurarse de que cada aspecto esté funcionando a su nivel óptimo. Una vez que se ha seleccionado y formateado los datos, es necesario limpiarlos, lo cual es una etapa crucial en el proceso de desarrollo del modelo.

En este artículo, proporcionaremos una visión general de la importancia de la limpieza de datos en la ciencia de datos, incluyendo qué es, los beneficios, el proceso de limpieza de datos y las herramientas comúnmente utilizadas.

¿Qué es la limpieza de datos?

En la ciencia de datos, la limpieza de datos es el proceso de identificar datos incorrectos y corregir los errores para que el conjunto de datos final esté listo para ser utilizado. Los errores pueden incluir campos duplicados, formato incorrecto, campos incompletos, datos irrelevantes o inexactos y datos corruptos.

En un proyecto de ciencia de datos, la etapa de limpieza se realiza antes de la validación en el flujo de datos. En el flujo, cada etapa toma una entrada y crea una salida, mejorando los datos en cada paso. La ventaja del flujo de datos es que cada paso tiene un propósito específico y es autocontenido, lo que significa que los datos se verifican minuciosamente.

La importancia de la limpieza de datos en la ciencia de datos

Rara vez los datos llegan en una forma utilizable de inmediato; de hecho, se puede afirmar con confianza que los datos nunca son perfectos. Cuando se recopilan de diversas fuentes y entornos del mundo real, es probable que los datos contengan numerosos errores y adopten diferentes formatos. Por lo tanto, surge la importancia de la limpieza de datos, para que los datos sean libres de errores, pertinentes y fácilmente asimilables por los modelos.

Cuando se trabaja con conjuntos de datos extensos de múltiples fuentes, pueden ocurrir errores, incluyendo duplicación o clasificación incorrecta. Estos errores afectan en gran medida la precisión de los algoritmos. Es importante destacar que la limpieza y organización de datos pueden representar hasta el 80% del tiempo de un científico de datos, lo que resalta su papel crítico en el flujo de datos.

Ejemplos de limpieza de datos

A continuación se presentan tres ejemplos de cómo la limpieza de datos puede corregir errores dentro de los conjuntos de datos.

Formateo de datos

El formateo de datos implica transformar los datos en un formato específico o modificar la estructura de un conjunto de datos. Asegurar la consistencia y una estructura bien definida del conjunto de datos es crucial para evitar errores durante el análisis de datos. Por lo tanto, es necesario emplear diversas técnicas durante el proceso de limpieza para garantizar un formateo preciso de los datos. Esto puede incluir la conversión de datos categóricos a valores numéricos y la consolidación de múltiples fuentes de datos en un conjunto de datos unificado.

Valores vacíos/faltantes

Las técnicas de limpieza de datos desempeñan un papel crucial en la resolución de problemas de datos como valores faltantes o vacíos. Estas técnicas implican estimar y completar los vacíos en el conjunto de datos utilizando información relevante.

Por ejemplo, consideremos el campo de ubicación. Si el campo está vacío, los científicos pueden completarlo con los datos de ubicación promedio del conjunto de datos o de uno similar. Aunque no es perfecto, tener la ubicación más probable es preferible a no tener información de ubicación en absoluto. Este enfoque garantiza una mejor calidad de los datos y mejora la confiabilidad general del conjunto de datos.

Identificación de valores atípicos

Dentro de un conjunto de datos, ciertos puntos de datos pueden carecer de cualquier conexión sustantiva con otros (por ejemplo, en términos de valor o comportamiento). En consecuencia, durante el análisis de datos, estos valores atípicos tienen la capacidad de distorsionar significativamente los resultados, lo que lleva a predicciones erróneas y toma de decisiones incorrectas. Sin embargo, mediante la implementación de diversas técnicas de limpieza de datos, es posible identificar y eliminar estos valores atípicos, asegurando en última instancia la integridad y relevancia del conjunto de datos.

Los beneficios de la limpieza de datos

La limpieza de datos proporciona una serie de beneficios que tienen un impacto significativo en la precisión, relevancia, usabilidad y análisis de los datos.

Precisión – El uso de herramientas y técnicas de limpieza de datos reduce significativamente los errores e inexactitudes contenidos en un conjunto de datos. Esto es importante para el análisis de datos, ayudando a crear modelos que hacen predicciones precisas.
Usabilidad – Una vez limpios y correctamente formateados, los datos se pueden aplicar a una variedad de casos de uso, lo que los hace mucho más accesibles para que se puedan utilizar en diferentes tipos de proyectos.
Análisis – Los datos limpios hacen que la etapa de análisis sea mucho más efectiva, permitiendo a los analistas obtener una mayor comprensión y entregar resultados más confiables.
Almacenamiento eficiente de datos – Al eliminar datos innecesarios y duplicados, se reducen los costos de almacenamiento, ya que solo es necesario retener datos relevantes y valiosos, ya sea en un servidor local o en un almacén de datos en la nube.
Gobernanza – La limpieza de datos puede ayudar a las organizaciones a cumplir con regulaciones estrictas y gobernanza de datos, protegiendo la privacidad de las personas y evitando cualquier penalización. Se han promulgado más leyes de cumplimiento de datos en los últimos meses. Un ejemplo es la reciente ley de privacidad del consumidor de Texas (TDPSA), que prohíbe ciertas prácticas de datos, como la recopilación de datos personales de clientes que no sean razonablemente necesarios para el propósito de la recopilación.

El Proceso de Limpieza de Datos: 8 Pasos

La etapa de limpieza de datos en el pipeline de datos está compuesta por ocho pasos comunes:

La eliminación de duplicados
La eliminación de datos irrelevantes
La estandarización de la capitalización
La conversión de tipos de datos
El manejo de valores atípicos
La corrección de errores
Traducción de idiomas
El manejo de cualquier valor faltante

1. La Eliminación de Duplicados

Los conjuntos de datos grandes que utilizan múltiples fuentes de datos es muy probable que tengan errores, incluyendo duplicados, especialmente cuando las nuevas entradas no han sido sometidas a controles de calidad. Los datos duplicados son redundantes y consumen espacio de almacenamiento innecesario, por lo que es necesario realizar una limpieza de datos para mejorar la eficiencia. Ejemplos comunes de datos duplicados incluyen direcciones de correo electrónico y números de teléfono repetitivos.

2. La Eliminación de Datos Irrelevantes

Para optimizar un conjunto de datos, es crucial eliminar campos de datos irrelevantes. Esto resultará en un procesamiento más rápido del modelo y permitirá un enfoque más centrado para lograr objetivos específicos. Durante la etapa de limpieza de datos, se eliminarán todos los datos que no se alineen con el alcance del proyecto, conservando solo la información necesaria para cumplir con la tarea.

3. La Estandarización de la Capitalización

La estandarización del texto en los conjuntos de datos es crucial para garantizar la consistencia y facilitar el análisis fácil. La corrección de la capitalización es especialmente importante, ya que evita la creación de categorías falsas que podrían resultar en datos desordenados y confusos.

4. Conversión de Tipos de Datos

Cuando se trabaja con datos CSV utilizando Python para manipularlos, los analistas a menudo dependen de Pandas, la biblioteca de análisis de datos por excelencia. Sin embargo, hay casos en los que Pandas no procesa eficazmente los tipos de datos. Para garantizar una conversión de datos precisa, los analistas emplean técnicas de limpieza. Esto asegura que se pueda identificar fácilmente los datos correctos cuando se aplican a proyectos de la vida real.

5. El Manejo de Valores Atípicos

Un valor atípico es un punto de datos que carece de relevancia en comparación con otros puntos, desviándose significativamente del contexto general del conjunto de datos. Si bien los valores atípicos a veces pueden ofrecer ideas interesantes, generalmente se consideran errores que deben eliminarse.

6. La Corrección de Errores

Asegurar la efectividad de un modelo es crucial, y corregir errores antes de la etapa de análisis de datos es primordial. Estos errores a menudo son el resultado de la entrada de datos manuales sin procedimientos de verificación adecuados. Ejemplos de estos errores incluyen números de teléfono con dígitos incorrectos, direcciones de correo electrónico sin el símbolo “@” o comentarios de usuarios sin puntuación.

7. Traducción de Idiomas

Los conjuntos de datos pueden recopilarse de diversas fuentes escritos en diferentes idiomas. Sin embargo, al utilizar estos datos para la traducción automática, las herramientas de evaluación suelen depender de modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) monolingües, que solo pueden manejar un idioma a la vez. Afortunadamente, durante la fase de limpieza de datos, las herramientas de IA pueden ayudar convirtiendo todos los datos a un idioma unificado. Esto asegura una mayor coherencia y compatibilidad durante todo el proceso de traducción.

8. El Manejo de Valores Faltantes

Uno de los últimos pasos en la limpieza de datos implica abordar los valores faltantes. Esto se puede lograr eliminando los registros que tienen valores faltantes o utilizando técnicas estadísticas para completar los vacíos. Comprender completamente el conjunto de datos es crucial para tomar estas decisiones.

Resumen

La importancia de la limpieza de datos en la ciencia de datos nunca debe subestimarse, ya que puede tener un impacto significativo en la precisión y el éxito general de un modelo de datos. Con una limpieza exhaustiva de los datos, es más probable que la etapa de análisis de datos produzca resultados defectuosos y predicciones incorrectas.

Los errores comunes que deben corregirse durante la etapa de limpieza de datos son datos duplicados, valores faltantes, datos irrelevantes, valores atípicos y la conversión de múltiples tipos de datos o idiomas a una forma única. Nahla Davies es una desarrolladora de software y escritora técnica. Antes de dedicarse por completo a la escritura técnica, trabajó como programadora principal en una organización de branding experiencial en la lista Inc. 5,000 cuyos clientes incluyen a Samsung, Time Warner, Netflix y Sony.

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