{"id":163202,"date":"2022-04-07T15:20:15","date_gmt":"2022-04-07T14:20:15","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.datascientest.com\/?p=154096"},"modified":"2023-10-30T18:06:12","modified_gmt":"2023-10-30T17:06:12","slug":"datacleaning-limpieza-de-datos-definicion-tecnicas-importancia-en-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/datacleaning-limpieza-de-datos-definicion-tecnicas-importancia-en-data-science","title":{"rendered":"Datacleaning Limpieza de datos: definici\u00f3n, t\u00e9cnicas, importancia en Data Science"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"163202\" class=\"elementor elementor-163202\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-d956474 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"d956474\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f08a549\" data-id=\"f08a549\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-099aeb2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"099aeb2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>La limpieza de datos es un proceso esencial en la Data Science y en Machine Learning. Consiste en resolver anomal\u00edas en conjuntos de datos(Datasets), para poder explotarlos despu\u00e9s. Definiciones, t\u00e9cnicas, casos de uso\u2026.\u00a0<\/strong><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b5a07f2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b5a07f2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-41bae73\" data-id=\"41bae73\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f98b80d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f98b80d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los <\/span><b>datos son esenciales en la ciencia de los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, la <\/span><b>inteligencia artificial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y el <\/span><b>machine learning <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es el combustible de estas tecnolog\u00edas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo tanto, es muy importante<\/span><b> garantizar la calidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de los datos. Ahora es muy f\u00e1cil encontrar datos de buena calidad, limpios y estructurados en los marketplace especializados. En cambio, para que una empresa limpie sus propios datos internos, debe recurrir a la limpieza de datos.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-abb8ecb elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"abb8ecb\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f05b192\" data-id=\"f05b192\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c4dd84d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c4dd84d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es el Data Cleaning o  la limpieza de datos?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-9536c0f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"9536c0f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-e3e89cc\" data-id=\"e3e89cc\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c806bcd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c806bcd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La limpieza de datos <\/span><b>tambi\u00e9n conocida como \u00abData Cleansing\u00bb o \u00abData Scrubbing\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> engloba varios procesos destinados a mejorar la calidad de los datos. Hay muchas herramientas y pr\u00e1cticas para eliminar los problemas de un conjunto de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos procesos se utilizan para corregir o<\/span> <b>eliminar registros inexactos <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">en una base de datos o conjunto de datos. En general, esto significa identificar y sustituir los datos o registros incompletos, inexactos, corruptos o irrelevantes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Despu\u00e9s de una limpieza de datos correctamente realizada, todos los conjuntos de datos deben ser coherentes y estar libres de errores. Esto es esencial para el uso y la explotaci\u00f3n de los datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin la limpieza, es probable que los resultados de los an\u00e1lisis est\u00e9n distorsionados. Del mismo modo, un modelo de machine learning\u00a0 o de IA entrenado con datos err\u00f3neos puede <\/span><b>estar sesgado o ofrecer un rendimiento deficiente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><b>La limpieza de datos es diferente de la transformaci\u00f3n de datos.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> La limpieza consiste en convertir los datos de un formato a otro, mientras que la transformaci\u00f3n (tambi\u00e9n llamada Wrangling o Munging) consiste en convertir los datos brutos en un formato adecuado para el an\u00e1lisis.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-562fc67 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"562fc67\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-acaa390\" data-id=\"acaa390\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1dd2688 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1dd2688\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfPara qu\u00e9 sirve la limpieza de datos?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-fee4fe8 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"fee4fe8\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-278211c\" data-id=\"278211c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-748ce36 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"748ce36\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos son ahora un recurso esencial para las empresas de todos los sectores. En la era del Big Data, se utiliza para apoyar la toma de decisiones cr\u00edticas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan un estudio de IBM, <\/span><b>la mala calidad de los datos cuesta<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a Estados Unidos <\/span><b>3,1 billones de d\u00f3lares<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> al a\u00f1o. Y este coste est\u00e1 creciendo exponencialmente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La <\/span><b>prevenci\u00f3n a trav\u00e9s del Data Cleaning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0 es relativamente asequible, pero arreglar los problemas existentes puede costar diez veces m\u00e1s. Y lo que es peor, arreglar un problema en los datos despu\u00e9s de haber causado un fallo es cien veces m\u00e1s caro.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos de baja calidad pueden provocar una gran variedad de problemas. Por ejemplo, una campa\u00f1a de<\/span><b> marketing puede estar mal<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> orientada y, por tanto, fracasar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En el \u00e1mbito de la sanidad, unos datos deficientes pueden llevar a tratamientos inadecuados e incluso al fracaso en el desarrollo de medicamentos. Un estudio realizado por Accenture revela que la falta de datos limpios es la principal barrera para la adopci\u00f3n de la IA en este campo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En el \u00e1mbito de la log\u00edstica, los datos pueden causar problemas de inventario, de planificaci\u00f3n de las entregas y, por tanto, de satisfacci\u00f3n del cliente. En el \u00e1mbito de la fabricaci\u00f3n, las f\u00e1bricas que configuran los robots con datos err\u00f3neos pueden causar graves problemas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por \u00faltimo, la limpieza de datos es necesaria para cumplir con las normas de privacidad impuestas por<\/span><b> leyes como el RGPD<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Por lo tanto, sea cual sea el sector, esta pr\u00e1ctica puede evitar grandes problemas.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b21619e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b21619e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-8e03a53\" data-id=\"8e03a53\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cf3d47a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cf3d47a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Las ventajas del Data Cleaning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-c24f15f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"c24f15f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-baea7de\" data-id=\"baea7de\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-012453f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"012453f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Una mayor calidad repercute positivamente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en todas las actividades relacionadas con los datos. Los datos son cada vez m\u00e1s importantes en todos los sectores.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para aprovechar al m\u00e1ximo esta pr\u00e1ctica, la limpieza de datos debe considerarse <\/span><b>un esfuerzo de toda la empresa<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. No s\u00f3lo agiliza las operaciones de la empresa, sino que tambi\u00e9n aumenta la productividad, ya que los equipos no tienen que perder tiempo con datos incorrectos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las<\/span><b> ventas pueden aumentar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> si los equipos de marketing tienen acceso a los mejores datos. La combinaci\u00f3n de estos beneficios internos y externos conduce a una mayor rentabilidad.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6045f6e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6045f6e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7872acc\" data-id=\"7872acc\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c45015 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3c45015\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Hacer un curso de Data Cleaning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-36de009 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"36de009\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-9276025\" data-id=\"9276025\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b23ca02 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b23ca02\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Tipos de problemas de datos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2ac89df elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2ac89df\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-895a463\" data-id=\"895a463\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-61e339a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"61e339a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las empresas recogen una gran variedad de datos, <\/span><b>procedentes de muchas fuentes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esta informaci\u00f3n puede recogerse directamente de forma interna o de los clientes, o incluso captarse de la web y las redes sociales.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, en el proceso pueden surgir varios problemas. En primer lugar, un conjunto de datos puede contener<\/span><b> datos duplicados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, es decir, varios registros id\u00e9nticos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos tambi\u00e9n pueden entrar en conflicto. Un conjunto de datos puede contener varios registros similares con <\/span><b>diferentes atributos.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por el contrario, los atributos de los datos pueden faltar. Los datos tambi\u00e9n pueden no cumplir la normativa.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos problemas pueden tener distintas causas. Puede tratarse de<\/span><b> un problema de sincronizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, en el que los datos no se comparten correctamente entre dos sistemas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Otra causa puede ser <\/span><b>un bug en las aplicaciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de procesamiento de datos. La informaci\u00f3n puede estar \u00abescrita\u00bb con errores, mientras que los datos correctos pueden ser sustituidos por accidente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por \u00faltimo,<\/span><b> la causa puede ser simplemente humana<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Los consumidores pueden proporcionar deliberadamente datos incompletos o incorrectos para proteger su privacidad.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5f2c53f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5f2c53f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-e735127\" data-id=\"e735127\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8674a5d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8674a5d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfCu\u00e1les son las caracter\u00edsticas de los datos de alta calidad?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-8cf9bc7 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"8cf9bc7\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cdc252a\" data-id=\"cdc252a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6701621 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6701621\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para ser considerados de alta calidad, los datos deben cumplir varios criterios. Debe ser \u00abv\u00e1lidos\u00bb, lo que significa que corresponde a las normas y limitaciones establecidas por la empresa.\u00a0<\/span><\/p><p><b>Los datos de calidad <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">tambi\u00e9n deben ser precisos, completos, coherentes, uniformes y trazables. Estas son las caracter\u00edsticas que afectan a la calidad de los datos y que pueden corregirse mediante la limpieza de los mismos.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-83da04d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"83da04d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7fd4c7c\" data-id=\"7fd4c7c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b2115e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8b2115e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Los pasos para el Data Cleaning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f3dacd9 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f3dacd9\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7c48680\" data-id=\"7c48680\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b6c67a4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b6c67a4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para que sea eficaz, la limpieza de datos debe considerarse<\/span><b> un proceso gradual<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para empezar, hay que establecer un plan de calidad de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este plan consiste en identificar la principal <\/span><b>fuente de errores y problema<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">s, y determinar c\u00f3mo remediarlos. Las acciones correctoras deben distribuirse a los responsables correspondientes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, hay que elegir m\u00e9tricas que midan la calidad de los datos de forma clara y concisa. Esto permitir\u00e1 posteriormente priorizar las iniciativas de limpieza de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por \u00faltimo, debe identificarse<\/span><b> un conjunto de acciones <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0a tomar para iniciar el proceso. Estas acciones se actualizar\u00e1n con el tiempo a medida que cambie la calidad de los datos y evolucione la empresa.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El segundo paso es <\/span><b>corregir los datos en origen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, incluso antes de que entren en el sistema de forma incorrecta. Esto ahorra tiempo y energ\u00eda y permite corregir los problemas antes de que sea demasiado tarde.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Posteriormente, es importante medir la precisi\u00f3n de los datos en tiempo real. Existen varias herramientas y t\u00e9cnicas para ello.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si desgraciadamente no se pueden eliminar los duplicados en el origen, es importante detectarlos y eliminarlos activamente a posteriori. Tambi\u00e9n debe estandarizar, normalizar, fusionar, agregar y filtrar los datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Finalmente, el \u00faltimo paso es<\/span><b> completar la informaci\u00f3n que falta<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Una vez completado este proceso, los datos est\u00e1n listos para ser exportados a un cat\u00e1logo de datos y analizados.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f85fc15 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f85fc15\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-802c997\" data-id=\"802c997\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd4a626 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dd4a626\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo formarse en la limpieza de datos?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-7e26d52 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"7e26d52\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-e9db62e\" data-id=\"e9db62e\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fe381ed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fe381ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La limpieza de datos es esencial para la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Por ello, es imprescindible dominar las diferentes herramientas y t\u00e9cnicas que existen para trabajar en estos campos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para adquirir estos conocimientos, puede optar por los cursos de formaci\u00f3n de DataScientest. Nuestros diversos programas de Ingeniero de Datos, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-analyst\">Analista de Datos<\/a> y Cient\u00edfico de Datos le permiten aprender a procesar datos y, en particular, a limpiarlos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Al finalizar estos cursos profesionales, estar\u00e1s preparado para trabajar en <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">Data Science<\/a>. De nuestros antiguos alumnos, <\/span><b>el 93% encontr\u00f3 un trabajo inmediatament<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>e<\/strong>. Tambi\u00e9n recibir\u00e1s un t\u00edtulo certificado por la Universidad de la Sorbona.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Todos nuestros cursos se ofrecen como <\/span><b>BootCamp o Formaci\u00f3n Continua<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. El enfoque del Blended Learning, innovador en Francia, combina el aprendizaje a distancia y el presencial para ofrecer lo mejor de ambos mundos. \u00a1<\/span><b>No esperes m\u00e1s y descubre nuestros cursos de Data Science!\u00a0<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-cf481f9 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"cf481f9\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-b0561ea\" data-id=\"b0561ea\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b52e22b elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b52e22b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubra los cursos de formaci\u00f3n en ciencia de datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-eef195d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"eef195d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-8bf4b1a\" data-id=\"8bf4b1a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71a5022 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"71a5022\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es el Data Cleaning o  la limpieza de datos?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"La limpieza de datos tambi\u00e9n conocida como \\\"Data Cleansing\\\" o \\\"Data Scrubbing\\\" engloba varios procesos destinados a mejorar la calidad de los datos. Hay muchas herramientas y pr\u00e1cticas para eliminar los problemas de un conjunto de datos. Estos procesos se utilizan para corregir o eliminar registros inexactos en una base de datos o conjunto de datos. En general, esto significa identificar y sustituir los datos o registros incompletos, inexactos, corruptos o irrelevantes. Despu\u00e9s de una limpieza de datos correctamente realizada, todos los conjuntos de datos deben ser coherentes y estar libres de errores. Esto es esencial para el uso y la explotaci\u00f3n de los datos.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfPara qu\u00e9 sirve la limpieza de datos?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Los datos son ahora un recurso esencial para las empresas de todos los sectores. En la era del Big Data, se utiliza para apoyar la toma de decisiones cr\u00edticas. Seg\u00fan un estudio de IBM, la mala calidad de los datos cuesta a Estados Unidos 3,1 billones de d\u00f3lares al a\u00f1o. Y este coste est\u00e1 creciendo exponencialmente. La prevenci\u00f3n a trav\u00e9s del Data Cleaning  es relativamente asequible, pero arreglar los problemas existentes puede costar diez veces m\u00e1s. Y lo que es peor, arreglar un problema en los datos despu\u00e9s de haber causado un fallo es cien veces m\u00e1s caro.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Las ventajas del Data Cleaning\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Una mayor calidad repercute positivamente en todas las actividades relacionadas con los datos. Los datos son cada vez m\u00e1s importantes en todos los sectores. Para aprovechar al m\u00e1ximo esta pr\u00e1ctica, la limpieza de datos debe considerarse un esfuerzo de toda la empresa. No s\u00f3lo agiliza las operaciones de la empresa, sino que tambi\u00e9n aumenta la productividad, ya que los equipos no tienen que perder tiempo con datos incorrectos. Las ventas pueden aumentar si los equipos de marketing tienen acceso a los mejores datos. La combinaci\u00f3n de estos beneficios internos y externos conduce a una mayor rentabilidad.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La limpieza de datos es un proceso esencial en la Data Science y en Machine Learning. Consiste en resolver anomal\u00edas en conjuntos de datos(Datasets), para poder explotarlos despu\u00e9s. Definiciones, t\u00e9cnicas, casos de uso\u2026.&nbsp; Los datos son esenciales en la ciencia de los datos, la inteligencia artificial y el machine learning . 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