{"id":181348,"date":"2025-09-30T07:30:00","date_gmt":"2025-09-30T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=181348"},"modified":"2025-09-29T08:29:53","modified_gmt":"2025-09-29T07:29:53","slug":"gestion-de-datos-faltantes-en-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/gestion-de-datos-faltantes-en-data-science","title":{"rendered":"Datos faltantes: \u00bfc\u00f3mo gestionarlos eficazmente en ciencia de datos?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181348\" class=\"elementor elementor-181348\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e7dd6e1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e7dd6e1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b6b5942 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b6b5942\" 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<p><b>En el mundo real, los conjuntos de datos perfectamente completos son la excepci\u00f3n. Ya sea durante la entrada manual, la extracci\u00f3n autom\u00e1tica o la fusi\u00f3n de varias fuentes, los <\/b><b><i>datos faltantes<\/i><\/b><b> son omnipresentes. Mal gestionados, pueden distorsionar los an\u00e1lisis, reducir el rendimiento de los modelos e introducir sesgos importantes.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3d65b4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f3d65b4\" 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>Comprender la naturaleza y los mecanismos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> detr\u00e1s de estas ausencias es, por lo tanto, esencial. Porque si ignorar los datos faltantes es tentador, a menudo equivale a ignorar una parte significativa del problema.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En este art\u00edculo, vamos a explorar en detalle c\u00f3mo <\/span><b>identificar, categorizar y tratar los datos faltantes en data science<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Tambi\u00e9n abordaremos los criterios para elegir un m\u00e9todo de imputaci\u00f3n y las buenas pr\u00e1cticas para minimizar su impacto.<\/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\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4945369 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4945369\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1e0dad elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d1e0dad\" 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><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Comprender la naturaleza de los datos faltantes<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0374ef3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0374ef3\" 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\">Definici\u00f3n e identificaci\u00f3n de los datos faltantes<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b1250cc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b1250cc\" 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;\">Un <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">dato faltante<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> corresponde a una ausencia de valor en una celda de un conjunto de datos. Puede ser representado por <span style=\"color: #339966;\">NaN<\/span>, <span style=\"color: #339966;\">None<\/span>, una celda vac\u00eda o indicadores como \u00abN\/A\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para identificarlos, existen varias herramientas:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Exploraci\u00f3n visual<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Bibliotecas como <span style=\"color: #339966;\">missingno<\/span> (Python) permiten visualizar los patrones de valores faltantes (ej. heatmaps, matrices).<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><br \/><\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Funciones descriptivas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: en Python, <span style=\"color: #339966;\">.isnull().sum()<\/span> en un DataFrame de Pandas da el n\u00famero de valores faltantes por columna.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3769b90 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3769b90\" 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 elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\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\">Todo sobre los datos faltantes<\/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<div class=\"elementor-element elementor-element-7f802bf elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7f802bf\" 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\">\u00bfPor qu\u00e9 faltan los datos? Los mecanismos de p\u00e9rdida<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-916189b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"916189b\" 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;\">Entender por qu\u00e9 falta un dato es fundamental. Cl\u00e1sicamente se distinguen tres mecanismos:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>MCAR (Falta Completamente Aleatoria)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: La probabilidad de que un valor est\u00e9 faltando es independiente de todas las dem\u00e1s variables.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ejemplo<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">: una falla aleatoria durante la recolecci\u00f3n de datos.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><br \/><\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>MAR (Falta Aleatoria)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: La ausencia depende de otras variables observadas, pero no del valor faltante en s\u00ed.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ejemplo<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">: los hombres responden menos a menudo a una pregunta sobre depresi\u00f3n que las mujeres \u2014 la ausencia depende del g\u00e9nero.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><br \/><\/span><\/li><li><b>MNAR (Falta No Aleatoria)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: La ausencia depende del valor faltante en s\u00ed o de un factor no observado.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ejemplo<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">: los ingresos muy altos rara vez se declaran \u2014 es el valor en s\u00ed mismo el que influye en la falta.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62dc831 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"62dc831\" 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\">Impacto de los diferentes tipos de falta<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ec1d17 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4ec1d17\" 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;\">El tipo de mecanismo influye profundamente en la estrategia de tratamiento. Si MCAR permite tratamientos simples, MAR y MNAR requieren m\u00e9todos m\u00e1s complejos, incluso espec\u00edficos del dominio.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fba015a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"fba015a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.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-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181351\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-2.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-2-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-2-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-2-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5566b9c elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5566b9c\" 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 elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\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\">Formarse en la identificaci\u00f3n de datos faltantes<\/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\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ee14de1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ee14de1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d1d64c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3d1d64c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Estrategias de tratamiento de los datos faltantes<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0c6f69b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0c6f69b\" 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\">1. Eliminaci\u00f3n de datos faltantes<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e9c3b7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8e9c3b7\" 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<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Eliminaci\u00f3n por lista<\/b><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este m\u00e9todo consiste en eliminar todas las filas de un conjunto de datos que contengan al menos un valor faltante. Es com\u00fanmente utilizado porque es simple de implementar.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Eliminaci\u00f3n por pares<\/b><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este enfoque consiste en utilizar todos los datos disponibles para cada an\u00e1lisis espec\u00edfico, sin necesariamente excluir una l\u00ednea completa. Por ejemplo, una correlaci\u00f3n entre dos variables solo utilizar\u00e1 las observaciones para las cuales est\u00e1n presentes esas dos variables.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Eliminaci\u00f3n de variables<\/b><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este m\u00e9todo consiste en eliminar una columna completa si el porcentaje de valores faltantes es demasiado alto (a menudo &gt;50 %). Puede ser pertinente cuando la variable en cuesti\u00f3n es dif\u00edcil de recuperar o de poca utilidad.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b2f8e66 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"b2f8e66\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\r\n.tg  {border-collapse:collapse;border-color:#ccc;border-spacing:0;}\r\n.tg td{background-color:#fff;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg th{background-color:#f0f0f0;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg .tg-buk4{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;text-align:left;\r\n  vertical-align:top}\r\n.tg .tg-yv7t{background-color:#c0c0c0;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:22px;font-weight:bold;\r\n  text-align:center;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-v9r9{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;font-weight:bold;\r\n  text-align:left;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-08lm{font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-cim1{font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;text-align:left;vertical-align:top}\r\n<\/style>\r\n<table class=\"tg\" style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 900px\"><colgroup>\r\n<col style=\"width: 200px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<\/colgroup>\r\n<thead>\r\n  <tr>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">M\u00e9todo<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Ventajas<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Inconvenientes<\/th>\r\n  <\/tr><\/thead>\r\n<tbody>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">Eliminaci\u00f3n por lista<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 F\u00e1cil de implementar<br>\u2013 No introduce datos artificiales<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 P\u00e9rdida significativa de informaci\u00f3n si los datos no son MCAR<br>\u2013 Riesgo de sesgo<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-08lm\">Eliminaci\u00f3n por pares<\/td>\r\n    <td class=\"tg-cim1\">\u2013 Conserva m\u00e1s datos<br>\u2013 Menos destructiva<\/td>\r\n    <td class=\"tg-cim1\">\u2013 Resultados dif\u00edciles de interpretar<br>\u2013 Matrices estad\u00edsticas inestables<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">Eliminaci\u00f3n de variables<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 Limpieza r\u00e1pida<br>\u2013 Reducci\u00f3n de la dimensionalidad<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 Riesgo de eliminar una variable relevante<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n<\/tbody><\/table>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5aa484c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5aa484c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181352\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-1.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-1-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-1-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-1-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5361117 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5361117\" 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 elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\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\">Dominar el tratamiento de los datos faltantes<\/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<div class=\"elementor-element elementor-element-12f6a03 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"12f6a03\" 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\">2. Imputaci\u00f3n simple<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10fec2c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"10fec2c\" 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<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Imputaci\u00f3n por Media, Mediana o Moda<\/b><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este enfoque reemplaza los valores faltantes por medidas de tendencia central. La media y la mediana se utilizan para las variables num\u00e9ricas, mientras que la moda se aplica tanto a variables categ\u00f3ricas como num\u00e9ricas.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Imputaci\u00f3n por un Valor Constante o Indicador Binario<\/b><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un valor arbitrario (como -1 o \u00abDesconocido\u00bb) se utiliza para reemplazar los datos faltantes. A veces, se a\u00f1ade una nueva variable binaria para indicar si el valor original est\u00e1 faltante.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b111df9 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"b111df9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\r\n.tg  {border-collapse:collapse;border-color:#ccc;border-spacing:0;}\r\n.tg td{background-color:#fff;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg th{background-color:#f0f0f0;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg .tg-buk4{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;text-align:left;\r\n  vertical-align:top}\r\n.tg .tg-yv7t{background-color:#c0c0c0;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:22px;font-weight:bold;\r\n  text-align:center;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-v9r9{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;font-weight:bold;\r\n  text-align:left;vertical-align:top}\r\n<\/style>\r\n<table class=\"tg\" style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 900px\"><colgroup>\r\n<col style=\"width: 200px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<\/colgroup>\r\n<thead>\r\n  <tr>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">M\u00e9todo<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Ventajas<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Inconvenientes<\/th>\r\n  <\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">Media \/ Mediana \/ Moda<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 F\u00e1cil y r\u00e1pido<br>\u2013 Bajo coste computacional<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 Reduce la varianza<br>\u2013 Puede distorsionar la distribuci\u00f3n y las correlaciones<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">Valor constante \/ Indicador<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 Conserva la informaci\u00f3n sobre la ausencia<br>\u2013 Compatible con ciertos modelos<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 Puede introducir sesgos<br>\u2013 Sensible a la elecci\u00f3n arbitraria del valor imputado<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f20a95 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0f20a95\" 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\">3. Imputaci\u00f3n avanzada<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04cc177 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"04cc177\" 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<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Imputaci\u00f3n por Regresi\u00f3n<\/b><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Se trata de predecir el valor faltante utilizando un modelo de regresi\u00f3n que utiliza las otras variables del conjunto de datos como predictores.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Imputaci\u00f3n por k-Vecinos M\u00e1s Cercanos (<\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/que-es-el-algoritmo-knn\"><b>k-NN<\/b><\/a><b>)<\/b><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los valores faltantes se imputan tomando el promedio de las k observaciones m\u00e1s similares, medidas a trav\u00e9s de una distancia entre variables observadas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c32548 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"4c32548\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\r\n.tg  {border-collapse:collapse;border-color:#ccc;border-spacing:0;}\r\n.tg td{background-color:#fff;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg th{background-color:#f0f0f0;border-color:#ccc;border-style:solid;border-width:1px;color:#333;\r\n  font-family:Rubik, sans-serif;font-size:14px;font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg .tg-buk4{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;text-align:left;\r\n  vertical-align:top}\r\n.tg .tg-yv7t{background-color:#c0c0c0;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:22px;font-weight:bold;\r\n  text-align:center;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-v9r9{background-color:#ffffff;font-family:Rubik, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;font-weight:bold;\r\n  text-align:left;vertical-align:top}\r\n<\/style>\r\n<table class=\"tg\" style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 900px\"><colgroup>\r\n<col style=\"width: 200px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<col style=\"width: 350px\">\r\n<\/colgroup>\r\n<thead>\r\n  <tr>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">M\u00e9todo<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Ventajas<\/th>\r\n    <th class=\"tg-yv7t\">Inconvenientes<\/th>\r\n  <\/tr><\/thead>\r\n<tbody>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">Regresi\u00f3n<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 Aprovecha las relaciones entre variables<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 Riesgo de sesgo si se violan los supuestos<br>\u2013 Puede sobreestimar la relaci\u00f3n entre variables<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-v9r9\">k-Vecinos m\u00e1s cercanos (k-NN)<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 Captura relaciones complejas<br>\u2013 Adecuado para datos num\u00e9ricos y mixtos<\/td>\r\n    <td class=\"tg-buk4\">\u2013 Alto coste computacional<br>\u2013 Sensible a la elecci\u00f3n de k y de la m\u00e9trica<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n<\/tbody><\/table>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fad2596 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"fad2596\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-3.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181353\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-3.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-3-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-3-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-3-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0c1f257 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"0c1f257\" 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 elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\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\">Convertirse en experto en Data Science<\/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\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-92ab352 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"92ab352\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f8e01c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7f8e01c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Elegir la estrategia correcta y evaluar su impacto<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6fa9b30 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6fa9b30\" 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\">Factores clave para la selecci\u00f3n de un m\u00e9todo<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d2cc67 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2d2cc67\" 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 selecci\u00f3n de un m\u00e9todo para tratar los datos faltantes depende de varios factores. Primero, <\/span><b>la naturaleza de las variables (num\u00e9ricas, categ\u00f3ricas o mixtas)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> orienta la elecci\u00f3n de las t\u00e9cnicas: algunos m\u00e9todos como la imputaci\u00f3n por media o regresi\u00f3n se aplican principalmente a variables num\u00e9ricas, mientras que la moda o valores constantes son adecuados para variables categ\u00f3ricas.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La tasa de valores faltantes tambi\u00e9n es crucial: por debajo del 5 %, los enfoques simples pueden ser suficientes, pero por encima del 20 %, se vuelve arriesgado eliminar datos o usar imputaciones ingenuas.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, es importante preguntarse si una variable realmente tiene un impacto en el objetivo o en los an\u00e1lisis en curso. Si una variable presenta muchos datos faltantes y no aporta informaci\u00f3n \u00fatil, a menudo es preferible eliminarla. Esto permite evitar un tratamiento costoso e innecesario, simplificando al mismo tiempo el modelo o las visualizaciones. Este enfoque es particularmente pertinente cuando los <\/span><b>an\u00e1lisis exploratorios<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o pruebas de correlaci\u00f3n muestran que la variable est\u00e1 d\u00e9bilmente relacionada con las dem\u00e1s.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez aplicada la metodolog\u00eda, es indispensable evaluar su impacto: comparar las distribuciones de las variables antes\/despu\u00e9s de la imputaci\u00f3n, medir el rendimiento del modelo mediante validaci\u00f3n cruzada y realizar un an\u00e1lisis de sensibilidad probando varias estrategias para verificar la robustez de los resultados.<\/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\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52d1e0e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"52d1e0e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d86c1f0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d86c1f0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c8e7f6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3c8e7f6\" 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 <\/span><b>gesti\u00f3n de <\/b><b><i>datos faltantes<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es un desaf\u00edo ineludible en data science. Entender sus or\u00edgenes, identificar su naturaleza, elegir el m\u00e9todo correcto de imputaci\u00f3n y evaluar su impacto son etapas cr\u00edticas para <\/span><b>asegurar la fiabilidad de los an\u00e1lisis<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En lugar de buscar una soluci\u00f3n \u00fanica, a menudo es preferible probar varios enfoques adaptados al contexto espec\u00edfico. Con la evoluci\u00f3n de las herramientas y t\u00e9cnicas, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-management-o-gestion-de-datos\"><span style=\"font-weight: 400;\">la gesti\u00f3n de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> faltantes se vuelve cada vez m\u00e1s refinada e integrada en la pipeline de tratamiento.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adoptar un enfoque riguroso, transparente e informado sigue siendo la clave para enfrentar este desaf\u00edo central.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-099403d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"099403d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-4.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181354\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-4.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-4-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-4-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/missing-data-datascientest-4-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a0dbc1 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3a0dbc1\" 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 elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\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\">Formarse con DataScientest<\/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\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b86877 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2b86877\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-97ba3bf elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"97ba3bf\" 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    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 son los datos faltantes y c\u00f3mo identificarlos?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Son valores ausentes en un conjunto de datos, identificables mediante herramientas visuales como missingno o funciones como .isnull().sum() en Pandas.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 tipos de mecanismos explican la ausencia de datos?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"MCAR, MAR y MNAR son los principales mecanismos; var\u00edan seg\u00fan si la ausencia es completamente aleatoria, depende de otras variables observadas o del propio valor faltante.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 estrategias existen para tratar los datos faltantes?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Se pueden eliminar filas o columnas, imputar con media, mediana, moda, valores constantes o usar t\u00e9cnicas avanzadas como regresi\u00f3n o k-NN.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo elegir el mejor m\u00e9todo de imputaci\u00f3n?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Depende del tipo de variable, el porcentaje de datos faltantes y su impacto en el an\u00e1lisis; tambi\u00e9n debe evaluarse el efecto del m\u00e9todo en el rendimiento del modelo.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfPor qu\u00e9 es importante tratar correctamente los datos faltantes?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Ignorar los datos faltantes puede introducir sesgos, reducir la calidad del modelo y distorsionar los resultados del an\u00e1lisis.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En el mundo real, los conjuntos de datos perfectamente completos son la excepci\u00f3n. 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