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Limpieza y Preparación de Datos

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La limpieza y preparación de datos es una etapa crucial en el proceso de análisis de datos. Sin datos limpios y bien preparados, los resultados del análisis pueden ser inexactos o engañosos. En esta sección, aprenderemos sobre los conceptos básicos, técnicas y herramientas para la limpieza y preparación de datos.

Conceptos Básicos de Limpieza de Datos

¿Qué es la Limpieza de Datos?

La limpieza de datos es el proceso de identificar y corregir errores, inconsistencias y omisiones en los datos. Este proceso asegura que los datos sean precisos, completos y adecuados para el análisis.

Importancia de la Limpieza de Datos

  • Precisión: Datos limpios garantizan resultados precisos y confiables.
  • Eficiencia: Facilita el análisis y reduce el tiempo necesario para procesar los datos.
  • Toma de Decisiones: Mejora la calidad de las decisiones basadas en datos.

Pasos en la Limpieza de Datos

  1. Identificación de Datos Faltantes:

    • Descripción: Detectar valores nulos o faltantes en el conjunto de datos.
    • Ejemplo: En una columna de precios, algunos valores pueden estar vacíos.

  2. Corrección de Errores:

    • Descripción: Identificar y corregir errores tipográficos, de formato o de entrada.
    • Ejemplo: En una columna de fechas, algunas entradas pueden estar en un formato incorrecto.

  3. Eliminación de Duplicados:

    • Descripción: Identificar y eliminar registros duplicados que pueden sesgar el análisis.
    • Ejemplo: Dos registros de ventas idénticos en una base de datos de transacciones.

  4. Normalización de Datos:

    • Descripción: Asegurar que los datos estén en un formato consistente.
    • Ejemplo: Convertir todas las fechas al mismo formato (e.g., DD/MM/YYYY).

  5. Tratamiento de Valores Atípicos:

    • Descripción: Identificar y manejar valores que se desvían significativamente del resto de los datos.
    • Ejemplo: Un precio de producto extremadamente alto que no coincide con el rango normal de precios.

Herramientas para la Limpieza de Datos

Microsoft Excel

Excel es una herramienta poderosa para la limpieza de datos, especialmente para conjuntos de datos pequeños a medianos.

Funciones Útiles en Excel:

  • FILTRO: Para identificar y eliminar duplicados.
  • BUSCARV: Para buscar y corregir errores.
  • SI.ERROR: Para manejar errores en fórmulas.
  • LIMPIAR: Para eliminar caracteres no imprimibles.

Ejemplo de Uso:

=SI.ERROR(BUSCARV(A2, Hoja2!A:B, 2, FALSO), "Valor no encontrado")

Esta fórmula busca un valor en otra hoja y maneja errores si el valor no se encuentra.

Python y Pandas

Para conjuntos de datos más grandes y complejos, Python y la biblioteca Pandas son herramientas muy efectivas.

Ejemplo de Código en Python:

import pandas as pd

# Cargar datos
df = pd.read_csv('datos.csv')

# Identificar valores nulos
print(df.isnull().sum())

# Eliminar duplicados
df = df.drop_duplicates()

# Rellenar valores nulos con la media de la columna
df['columna'] = df['columna'].fillna(df['columna'].mean())

# Convertir fechas al mismo formato
df['fecha'] = pd.to_datetime(df['fecha'], format='%d/%m/%Y')

OpenRefine

OpenRefine es una herramienta gratuita y de código abierto para la limpieza y transformación de datos.

Funciones Clave:

  • Clusterización: Para agrupar y corregir valores similares.
  • Transformaciones: Para aplicar cambios masivos a los datos.

Ejercicio Práctico

Ejercicio 1: Limpieza de Datos en Excel

  1. Descargar el archivo: datos_ejercicio.xlsx
  2. Identificar y eliminar duplicados.
  3. Corregir errores tipográficos en la columna "Producto".
  4. Rellenar valores faltantes en la columna "Precio" con la media de la columna.

Solución:

  1. Eliminar duplicados:

    • Seleccionar los datos.
    • Ir a Datos > Quitar duplicados.

  2. Corregir errores tipográficos:

    • Usar Buscar y Reemplazar (Ctrl+H) para corregir errores comunes.

  3. Rellenar valores faltantes:

    • Seleccionar la columna "Precio".
    • Usar =PROMEDIO.SI(A:A, "<>0") para calcular la media y rellenar los valores faltantes.

Ejercicio 2: Limpieza de Datos con Python

  1. Descargar el archivo: datos_ejercicio.csv
  2. Cargar los datos en un DataFrame de Pandas.
  3. Identificar y eliminar duplicados.
  4. Rellenar valores faltantes en la columna "Precio" con la media de la columna.

Solución:

import pandas as pd

# Cargar datos
df = pd.read_csv('datos_ejercicio.csv')

# Identificar y eliminar duplicados
df = df.drop_duplicates()

# Rellenar valores faltantes con la media de la columna "Precio"
df['Precio'] = df['Precio'].fillna(df['Precio'].mean())

# Guardar el DataFrame limpio
df.to_csv('datos_ejercicio_limpio.csv', index=False)

Conclusión

La limpieza y preparación de datos es un paso esencial en el análisis de datos. A través de este módulo, hemos aprendido sobre la importancia de la limpieza de datos, los pasos involucrados y las herramientas que podemos utilizar para llevar a cabo este proceso. Con datos limpios y bien preparados, podemos realizar análisis más precisos y tomar decisiones más informadas.

En el próximo módulo, exploraremos técnicas de análisis descriptivo, donde aprenderemos a resumir y visualizar datos para obtener insights valiosos.

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