Capítulo 8: Técnicas Avanzadas de Limpieza de Datos
8.4 Qué podría salir mal?
La limpieza de datos es un paso vital, pero sin una consideración cuidadosa, es fácil introducir errores o perder información valiosa. Aquí discutiremos algunos posibles errores al tratar con valores atípicos, anomalías de datos e inconsistencias y ofreceremos consejos para manejar estos desafíos de manera efectiva.
8.4.1 Eliminar verdaderos valores atípicos como si fueran errores
Al identificar y eliminar valores atípicos, es posible descartar erróneamente puntos de datos válidos que realmente representan casos inusuales pero importantes. Por ejemplo, en un conjunto de datos de salud de pacientes, un valor atípico podría representar una condición médica rara en lugar de un error.
Qué podría salir mal?
- Eliminar verdaderos valores atípicos puede sesgar los resultados, especialmente en campos donde los valores extremos son comunes o significativos (por ejemplo, datos financieros, registros médicos).
- Sin estos puntos, el modelo podría subrepresentar un segmento específico de los datos, llevando a predicciones menos precisas.
Solución:
- Evalúa cuidadosamente si un valor atípico es una verdadera anomalía o un punto de datos valioso antes de eliminarlo. El contexto y el conocimiento del dominio son cruciales en estos casos.
- Utiliza técnicas como la Winsorización (limitar valores extremos) en lugar de la eliminación directa cuando los datos incluyen valores extremos significativos.
8.4.2 Sobrestandarizar datos categóricos
Al estandarizar texto en datos categóricos (por ejemplo, convirtiendo todo a minúsculas), corremos el riesgo de perder distinciones valiosas que son sutiles pero significativas. Por ejemplo, "Electrónica" y "partes electrónicas" pueden ser categorías diferentes en un conjunto de datos de ventas.
Qué podría salir mal?
- Fusionar categorías distintas puede reducir la capacidad del modelo para capturar matices en los datos, disminuyendo potencialmente la precisión.
- La sobrestandarización también podría oscurecer patrones importantes en categorías jerárquicas (por ejemplo, roles "Junior" vs. "Senior").
Solución:
- Revisa cuidadosamente los datos categóricos antes de estandarizar. Aplica transformaciones solo a categorías que realmente representen el mismo elemento.
- Considera mapear categorías similares en lugar de una estandarización general, o usa una jerarquía de categorías cuando sea aplicable.
8.4.3 Interpretar incorrectamente registros duplicados
Los registros duplicados a veces pueden ser genuinos (por ejemplo, clientes recurrentes o transacciones repetidas), por lo que eliminarlos sin validación puede resultar en una pérdida de datos.
Qué podría salir mal?
- Eliminar duplicados genuinos puede distorsionar los datos, especialmente al analizar el comportamiento del cliente o patrones de transacciones.
- Interpretar incorrectamente duplicados como errores puede llevar a subestimar métricas críticas, como las ventas totales o clientes recurrentes.
Solución:
- Revisa los duplicados cuidadosamente comparando variables adicionales (por ejemplo, fecha, hora, ubicación) para distinguir duplicados verdaderos de entradas repetidas.
- Ten cuidado al eliminar duplicados en conjuntos de datos que puedan contener entradas recurrentes válidas y reténlos si añaden valor al análisis.
8.4.4 Introducir sesgo al eliminar valores fuera de rango
Eliminar valores fuera de rango a veces puede llevar a resultados sesgados, especialmente si estos valores representan casos únicos o escenarios límite. Por ejemplo, en un conjunto de datos de encuestas, edades extremadamente altas o bajas podrían representar valores atípicos clave que vale la pena analizar por separado.
Qué podría salir mal?
- Eliminar valores válidos fuera de rango puede limitar la generalización de un modelo, particularmente si necesita tener en cuenta un espectro amplio de casos.
- La ausencia de casos únicos puede reducir la diversidad de los datos y, en consecuencia, la robustez del análisis.
Solución:
- Usa diferentes umbrales para la eliminación basados en el contexto. En algunos casos, puede ser mejor marcar los valores atípicos en lugar de eliminarlos.
- Retén y analiza casos inusuales por separado cuando proporcionen ideas significativas en lugar de tratarlos como anomalías.
8.4.5 Introducir errores mediante la estandarización automatizada
Estandarizar formatos de datos (por ejemplo, fechas, moneda) a veces puede llevar a modificaciones no deseadas, especialmente si se hacen suposiciones incorrectas. Por ejemplo, tratar todas las fechas como MM/DD/AAAA podría resultar en una mala interpretación si algunas entradas usan DD/MM/AAAA.
Qué podría salir mal?
- La interpretación incorrecta de fechas puede llevar a análisis erróneos, ya que los puntos de datos se desplazan o se clasifican incorrectamente.
- Interpretar incorrectamente datos numéricos (por ejemplo, tratando “€1,000” y “$1,000” como equivalentes) puede llevar a imprecisiones en cálculos agregados.
Solución:
- Inspecciona y comprende los formatos de datos de origen antes de aplicar transformaciones automáticas.
- Define y aplica reglas consistentes de formato de datos durante la entrada de datos para minimizar las inconsistencias.
8.4.6 Crear datos incompletos mediante la imputación de valores faltantes
Al imputar valores faltantes, particularmente después de la corrección de anomalías, es posible introducir sesgos. Por ejemplo, rellenar fechas faltantes hacia adelante puede llevar a resultados inexactos si los datos fluctúan naturalmente (por ejemplo, demanda estacional en ventas minoristas).
Qué podría salir mal?
- Rellenar hacia adelante o hacia atrás puede crear tendencias o correlaciones artificiales, sesgando el aprendizaje del modelo.
- Imputar valores sin considerar la estacionalidad o tendencias puede reducir la precisión en modelos predictivos.
Solución:
- Usa métodos de imputación que tengan en cuenta la naturaleza de los datos, como la interpolación basada en el tiempo o valores promedio estacionales para datos temporales.
- Considera dejar los valores como faltantes si no pueden ser imputados de manera significativa, permitiendo que el modelo los maneje con técnicas como los enfoques basados en árboles.
Conclusión
La limpieza de datos puede mejorar enormemente la calidad del conjunto de datos, pero la aplicación cuidadosa es clave. Al prestar atención a la naturaleza de cada anomalía y elegir métodos de corrección con precaución, puedes asegurar que tus datos sean tanto limpios como significativos. Ya sea tratando con valores atípicos, duplicados o inconsistencias, equilibrar la automatización con la intuición humana es esencial para prevenir la pérdida de datos o el sesgo en el modelo.
8.4 Qué podría salir mal?
La limpieza de datos es un paso vital, pero sin una consideración cuidadosa, es fácil introducir errores o perder información valiosa. Aquí discutiremos algunos posibles errores al tratar con valores atípicos, anomalías de datos e inconsistencias y ofreceremos consejos para manejar estos desafíos de manera efectiva.
8.4.1 Eliminar verdaderos valores atípicos como si fueran errores
Al identificar y eliminar valores atípicos, es posible descartar erróneamente puntos de datos válidos que realmente representan casos inusuales pero importantes. Por ejemplo, en un conjunto de datos de salud de pacientes, un valor atípico podría representar una condición médica rara en lugar de un error.
Qué podría salir mal?
- Eliminar verdaderos valores atípicos puede sesgar los resultados, especialmente en campos donde los valores extremos son comunes o significativos (por ejemplo, datos financieros, registros médicos).
- Sin estos puntos, el modelo podría subrepresentar un segmento específico de los datos, llevando a predicciones menos precisas.
Solución:
- Evalúa cuidadosamente si un valor atípico es una verdadera anomalía o un punto de datos valioso antes de eliminarlo. El contexto y el conocimiento del dominio son cruciales en estos casos.
- Utiliza técnicas como la Winsorización (limitar valores extremos) en lugar de la eliminación directa cuando los datos incluyen valores extremos significativos.
8.4.2 Sobrestandarizar datos categóricos
Al estandarizar texto en datos categóricos (por ejemplo, convirtiendo todo a minúsculas), corremos el riesgo de perder distinciones valiosas que son sutiles pero significativas. Por ejemplo, "Electrónica" y "partes electrónicas" pueden ser categorías diferentes en un conjunto de datos de ventas.
Qué podría salir mal?
- Fusionar categorías distintas puede reducir la capacidad del modelo para capturar matices en los datos, disminuyendo potencialmente la precisión.
- La sobrestandarización también podría oscurecer patrones importantes en categorías jerárquicas (por ejemplo, roles "Junior" vs. "Senior").
Solución:
- Revisa cuidadosamente los datos categóricos antes de estandarizar. Aplica transformaciones solo a categorías que realmente representen el mismo elemento.
- Considera mapear categorías similares en lugar de una estandarización general, o usa una jerarquía de categorías cuando sea aplicable.
8.4.3 Interpretar incorrectamente registros duplicados
Los registros duplicados a veces pueden ser genuinos (por ejemplo, clientes recurrentes o transacciones repetidas), por lo que eliminarlos sin validación puede resultar en una pérdida de datos.
Qué podría salir mal?
- Eliminar duplicados genuinos puede distorsionar los datos, especialmente al analizar el comportamiento del cliente o patrones de transacciones.
- Interpretar incorrectamente duplicados como errores puede llevar a subestimar métricas críticas, como las ventas totales o clientes recurrentes.
Solución:
- Revisa los duplicados cuidadosamente comparando variables adicionales (por ejemplo, fecha, hora, ubicación) para distinguir duplicados verdaderos de entradas repetidas.
- Ten cuidado al eliminar duplicados en conjuntos de datos que puedan contener entradas recurrentes válidas y reténlos si añaden valor al análisis.
8.4.4 Introducir sesgo al eliminar valores fuera de rango
Eliminar valores fuera de rango a veces puede llevar a resultados sesgados, especialmente si estos valores representan casos únicos o escenarios límite. Por ejemplo, en un conjunto de datos de encuestas, edades extremadamente altas o bajas podrían representar valores atípicos clave que vale la pena analizar por separado.
Qué podría salir mal?
- Eliminar valores válidos fuera de rango puede limitar la generalización de un modelo, particularmente si necesita tener en cuenta un espectro amplio de casos.
- La ausencia de casos únicos puede reducir la diversidad de los datos y, en consecuencia, la robustez del análisis.
Solución:
- Usa diferentes umbrales para la eliminación basados en el contexto. En algunos casos, puede ser mejor marcar los valores atípicos en lugar de eliminarlos.
- Retén y analiza casos inusuales por separado cuando proporcionen ideas significativas en lugar de tratarlos como anomalías.
8.4.5 Introducir errores mediante la estandarización automatizada
Estandarizar formatos de datos (por ejemplo, fechas, moneda) a veces puede llevar a modificaciones no deseadas, especialmente si se hacen suposiciones incorrectas. Por ejemplo, tratar todas las fechas como MM/DD/AAAA podría resultar en una mala interpretación si algunas entradas usan DD/MM/AAAA.
Qué podría salir mal?
- La interpretación incorrecta de fechas puede llevar a análisis erróneos, ya que los puntos de datos se desplazan o se clasifican incorrectamente.
- Interpretar incorrectamente datos numéricos (por ejemplo, tratando “€1,000” y “$1,000” como equivalentes) puede llevar a imprecisiones en cálculos agregados.
Solución:
- Inspecciona y comprende los formatos de datos de origen antes de aplicar transformaciones automáticas.
- Define y aplica reglas consistentes de formato de datos durante la entrada de datos para minimizar las inconsistencias.
8.4.6 Crear datos incompletos mediante la imputación de valores faltantes
Al imputar valores faltantes, particularmente después de la corrección de anomalías, es posible introducir sesgos. Por ejemplo, rellenar fechas faltantes hacia adelante puede llevar a resultados inexactos si los datos fluctúan naturalmente (por ejemplo, demanda estacional en ventas minoristas).
Qué podría salir mal?
- Rellenar hacia adelante o hacia atrás puede crear tendencias o correlaciones artificiales, sesgando el aprendizaje del modelo.
- Imputar valores sin considerar la estacionalidad o tendencias puede reducir la precisión en modelos predictivos.
Solución:
- Usa métodos de imputación que tengan en cuenta la naturaleza de los datos, como la interpolación basada en el tiempo o valores promedio estacionales para datos temporales.
- Considera dejar los valores como faltantes si no pueden ser imputados de manera significativa, permitiendo que el modelo los maneje con técnicas como los enfoques basados en árboles.
Conclusión
La limpieza de datos puede mejorar enormemente la calidad del conjunto de datos, pero la aplicación cuidadosa es clave. Al prestar atención a la naturaleza de cada anomalía y elegir métodos de corrección con precaución, puedes asegurar que tus datos sean tanto limpios como significativos. Ya sea tratando con valores atípicos, duplicados o inconsistencias, equilibrar la automatización con la intuición humana es esencial para prevenir la pérdida de datos o el sesgo en el modelo.
8.4 Qué podría salir mal?
La limpieza de datos es un paso vital, pero sin una consideración cuidadosa, es fácil introducir errores o perder información valiosa. Aquí discutiremos algunos posibles errores al tratar con valores atípicos, anomalías de datos e inconsistencias y ofreceremos consejos para manejar estos desafíos de manera efectiva.
8.4.1 Eliminar verdaderos valores atípicos como si fueran errores
Al identificar y eliminar valores atípicos, es posible descartar erróneamente puntos de datos válidos que realmente representan casos inusuales pero importantes. Por ejemplo, en un conjunto de datos de salud de pacientes, un valor atípico podría representar una condición médica rara en lugar de un error.
Qué podría salir mal?
- Eliminar verdaderos valores atípicos puede sesgar los resultados, especialmente en campos donde los valores extremos son comunes o significativos (por ejemplo, datos financieros, registros médicos).
- Sin estos puntos, el modelo podría subrepresentar un segmento específico de los datos, llevando a predicciones menos precisas.
Solución:
- Evalúa cuidadosamente si un valor atípico es una verdadera anomalía o un punto de datos valioso antes de eliminarlo. El contexto y el conocimiento del dominio son cruciales en estos casos.
- Utiliza técnicas como la Winsorización (limitar valores extremos) en lugar de la eliminación directa cuando los datos incluyen valores extremos significativos.
8.4.2 Sobrestandarizar datos categóricos
Al estandarizar texto en datos categóricos (por ejemplo, convirtiendo todo a minúsculas), corremos el riesgo de perder distinciones valiosas que son sutiles pero significativas. Por ejemplo, "Electrónica" y "partes electrónicas" pueden ser categorías diferentes en un conjunto de datos de ventas.
Qué podría salir mal?
- Fusionar categorías distintas puede reducir la capacidad del modelo para capturar matices en los datos, disminuyendo potencialmente la precisión.
- La sobrestandarización también podría oscurecer patrones importantes en categorías jerárquicas (por ejemplo, roles "Junior" vs. "Senior").
Solución:
- Revisa cuidadosamente los datos categóricos antes de estandarizar. Aplica transformaciones solo a categorías que realmente representen el mismo elemento.
- Considera mapear categorías similares en lugar de una estandarización general, o usa una jerarquía de categorías cuando sea aplicable.
8.4.3 Interpretar incorrectamente registros duplicados
Los registros duplicados a veces pueden ser genuinos (por ejemplo, clientes recurrentes o transacciones repetidas), por lo que eliminarlos sin validación puede resultar en una pérdida de datos.
Qué podría salir mal?
- Eliminar duplicados genuinos puede distorsionar los datos, especialmente al analizar el comportamiento del cliente o patrones de transacciones.
- Interpretar incorrectamente duplicados como errores puede llevar a subestimar métricas críticas, como las ventas totales o clientes recurrentes.
Solución:
- Revisa los duplicados cuidadosamente comparando variables adicionales (por ejemplo, fecha, hora, ubicación) para distinguir duplicados verdaderos de entradas repetidas.
- Ten cuidado al eliminar duplicados en conjuntos de datos que puedan contener entradas recurrentes válidas y reténlos si añaden valor al análisis.
8.4.4 Introducir sesgo al eliminar valores fuera de rango
Eliminar valores fuera de rango a veces puede llevar a resultados sesgados, especialmente si estos valores representan casos únicos o escenarios límite. Por ejemplo, en un conjunto de datos de encuestas, edades extremadamente altas o bajas podrían representar valores atípicos clave que vale la pena analizar por separado.
Qué podría salir mal?
- Eliminar valores válidos fuera de rango puede limitar la generalización de un modelo, particularmente si necesita tener en cuenta un espectro amplio de casos.
- La ausencia de casos únicos puede reducir la diversidad de los datos y, en consecuencia, la robustez del análisis.
Solución:
- Usa diferentes umbrales para la eliminación basados en el contexto. En algunos casos, puede ser mejor marcar los valores atípicos en lugar de eliminarlos.
- Retén y analiza casos inusuales por separado cuando proporcionen ideas significativas en lugar de tratarlos como anomalías.
8.4.5 Introducir errores mediante la estandarización automatizada
Estandarizar formatos de datos (por ejemplo, fechas, moneda) a veces puede llevar a modificaciones no deseadas, especialmente si se hacen suposiciones incorrectas. Por ejemplo, tratar todas las fechas como MM/DD/AAAA podría resultar en una mala interpretación si algunas entradas usan DD/MM/AAAA.
Qué podría salir mal?
- La interpretación incorrecta de fechas puede llevar a análisis erróneos, ya que los puntos de datos se desplazan o se clasifican incorrectamente.
- Interpretar incorrectamente datos numéricos (por ejemplo, tratando “€1,000” y “$1,000” como equivalentes) puede llevar a imprecisiones en cálculos agregados.
Solución:
- Inspecciona y comprende los formatos de datos de origen antes de aplicar transformaciones automáticas.
- Define y aplica reglas consistentes de formato de datos durante la entrada de datos para minimizar las inconsistencias.
8.4.6 Crear datos incompletos mediante la imputación de valores faltantes
Al imputar valores faltantes, particularmente después de la corrección de anomalías, es posible introducir sesgos. Por ejemplo, rellenar fechas faltantes hacia adelante puede llevar a resultados inexactos si los datos fluctúan naturalmente (por ejemplo, demanda estacional en ventas minoristas).
Qué podría salir mal?
- Rellenar hacia adelante o hacia atrás puede crear tendencias o correlaciones artificiales, sesgando el aprendizaje del modelo.
- Imputar valores sin considerar la estacionalidad o tendencias puede reducir la precisión en modelos predictivos.
Solución:
- Usa métodos de imputación que tengan en cuenta la naturaleza de los datos, como la interpolación basada en el tiempo o valores promedio estacionales para datos temporales.
- Considera dejar los valores como faltantes si no pueden ser imputados de manera significativa, permitiendo que el modelo los maneje con técnicas como los enfoques basados en árboles.
Conclusión
La limpieza de datos puede mejorar enormemente la calidad del conjunto de datos, pero la aplicación cuidadosa es clave. Al prestar atención a la naturaleza de cada anomalía y elegir métodos de corrección con precaución, puedes asegurar que tus datos sean tanto limpios como significativos. Ya sea tratando con valores atípicos, duplicados o inconsistencias, equilibrar la automatización con la intuición humana es esencial para prevenir la pérdida de datos o el sesgo en el modelo.
8.4 Qué podría salir mal?
La limpieza de datos es un paso vital, pero sin una consideración cuidadosa, es fácil introducir errores o perder información valiosa. Aquí discutiremos algunos posibles errores al tratar con valores atípicos, anomalías de datos e inconsistencias y ofreceremos consejos para manejar estos desafíos de manera efectiva.
8.4.1 Eliminar verdaderos valores atípicos como si fueran errores
Al identificar y eliminar valores atípicos, es posible descartar erróneamente puntos de datos válidos que realmente representan casos inusuales pero importantes. Por ejemplo, en un conjunto de datos de salud de pacientes, un valor atípico podría representar una condición médica rara en lugar de un error.
Qué podría salir mal?
- Eliminar verdaderos valores atípicos puede sesgar los resultados, especialmente en campos donde los valores extremos son comunes o significativos (por ejemplo, datos financieros, registros médicos).
- Sin estos puntos, el modelo podría subrepresentar un segmento específico de los datos, llevando a predicciones menos precisas.
Solución:
- Evalúa cuidadosamente si un valor atípico es una verdadera anomalía o un punto de datos valioso antes de eliminarlo. El contexto y el conocimiento del dominio son cruciales en estos casos.
- Utiliza técnicas como la Winsorización (limitar valores extremos) en lugar de la eliminación directa cuando los datos incluyen valores extremos significativos.
8.4.2 Sobrestandarizar datos categóricos
Al estandarizar texto en datos categóricos (por ejemplo, convirtiendo todo a minúsculas), corremos el riesgo de perder distinciones valiosas que son sutiles pero significativas. Por ejemplo, "Electrónica" y "partes electrónicas" pueden ser categorías diferentes en un conjunto de datos de ventas.
Qué podría salir mal?
- Fusionar categorías distintas puede reducir la capacidad del modelo para capturar matices en los datos, disminuyendo potencialmente la precisión.
- La sobrestandarización también podría oscurecer patrones importantes en categorías jerárquicas (por ejemplo, roles "Junior" vs. "Senior").
Solución:
- Revisa cuidadosamente los datos categóricos antes de estandarizar. Aplica transformaciones solo a categorías que realmente representen el mismo elemento.
- Considera mapear categorías similares en lugar de una estandarización general, o usa una jerarquía de categorías cuando sea aplicable.
8.4.3 Interpretar incorrectamente registros duplicados
Los registros duplicados a veces pueden ser genuinos (por ejemplo, clientes recurrentes o transacciones repetidas), por lo que eliminarlos sin validación puede resultar en una pérdida de datos.
Qué podría salir mal?
- Eliminar duplicados genuinos puede distorsionar los datos, especialmente al analizar el comportamiento del cliente o patrones de transacciones.
- Interpretar incorrectamente duplicados como errores puede llevar a subestimar métricas críticas, como las ventas totales o clientes recurrentes.
Solución:
- Revisa los duplicados cuidadosamente comparando variables adicionales (por ejemplo, fecha, hora, ubicación) para distinguir duplicados verdaderos de entradas repetidas.
- Ten cuidado al eliminar duplicados en conjuntos de datos que puedan contener entradas recurrentes válidas y reténlos si añaden valor al análisis.
8.4.4 Introducir sesgo al eliminar valores fuera de rango
Eliminar valores fuera de rango a veces puede llevar a resultados sesgados, especialmente si estos valores representan casos únicos o escenarios límite. Por ejemplo, en un conjunto de datos de encuestas, edades extremadamente altas o bajas podrían representar valores atípicos clave que vale la pena analizar por separado.
Qué podría salir mal?
- Eliminar valores válidos fuera de rango puede limitar la generalización de un modelo, particularmente si necesita tener en cuenta un espectro amplio de casos.
- La ausencia de casos únicos puede reducir la diversidad de los datos y, en consecuencia, la robustez del análisis.
Solución:
- Usa diferentes umbrales para la eliminación basados en el contexto. En algunos casos, puede ser mejor marcar los valores atípicos en lugar de eliminarlos.
- Retén y analiza casos inusuales por separado cuando proporcionen ideas significativas en lugar de tratarlos como anomalías.
8.4.5 Introducir errores mediante la estandarización automatizada
Estandarizar formatos de datos (por ejemplo, fechas, moneda) a veces puede llevar a modificaciones no deseadas, especialmente si se hacen suposiciones incorrectas. Por ejemplo, tratar todas las fechas como MM/DD/AAAA podría resultar en una mala interpretación si algunas entradas usan DD/MM/AAAA.
Qué podría salir mal?
- La interpretación incorrecta de fechas puede llevar a análisis erróneos, ya que los puntos de datos se desplazan o se clasifican incorrectamente.
- Interpretar incorrectamente datos numéricos (por ejemplo, tratando “€1,000” y “$1,000” como equivalentes) puede llevar a imprecisiones en cálculos agregados.
Solución:
- Inspecciona y comprende los formatos de datos de origen antes de aplicar transformaciones automáticas.
- Define y aplica reglas consistentes de formato de datos durante la entrada de datos para minimizar las inconsistencias.
8.4.6 Crear datos incompletos mediante la imputación de valores faltantes
Al imputar valores faltantes, particularmente después de la corrección de anomalías, es posible introducir sesgos. Por ejemplo, rellenar fechas faltantes hacia adelante puede llevar a resultados inexactos si los datos fluctúan naturalmente (por ejemplo, demanda estacional en ventas minoristas).
Qué podría salir mal?
- Rellenar hacia adelante o hacia atrás puede crear tendencias o correlaciones artificiales, sesgando el aprendizaje del modelo.
- Imputar valores sin considerar la estacionalidad o tendencias puede reducir la precisión en modelos predictivos.
Solución:
- Usa métodos de imputación que tengan en cuenta la naturaleza de los datos, como la interpolación basada en el tiempo o valores promedio estacionales para datos temporales.
- Considera dejar los valores como faltantes si no pueden ser imputados de manera significativa, permitiendo que el modelo los maneje con técnicas como los enfoques basados en árboles.
Conclusión
La limpieza de datos puede mejorar enormemente la calidad del conjunto de datos, pero la aplicación cuidadosa es clave. Al prestar atención a la naturaleza de cada anomalía y elegir métodos de corrección con precaución, puedes asegurar que tus datos sean tanto limpios como significativos. Ya sea tratando con valores atípicos, duplicados o inconsistencias, equilibrar la automatización con la intuición humana es esencial para prevenir la pérdida de datos o el sesgo en el modelo.