La limpieza de datos es una parte crucial en cualquier proyecto de análisis de datos. Antes de poder extraer información valiosa de conjuntos de datos, es fundamental garantizar que los datos estén limpios y de alta calidad. Para lograr esto, es importante seguir las mejores prácticas en limpieza de datos y utilizar marcos de evaluación de calidad de datos.
En el campo del análisis de datos, la limpieza de los datos es una parte fundamental del proceso. La detección de errores es un paso importante en este proceso, ya que los datos incorrectos o inexactos pueden conducir a interpretaciones erróneas y decisiones equivocadas.
En el proceso de análisis de datos, una de las etapas clave es la limpieza de datos. La limpieza de datos implica identificar y corregir errores, eliminar valores atípicos y asegurar la calidad de los datos para que sean confiables y precisos. En este sentido, una práctica recomendada es utilizar herramientas de validación de datos para facilitar el proceso de limpieza y garantizar la integridad de los datos.
En el proceso de limpieza de datos, una de las tareas que suele requerir mayor atención es el manejo de valores faltantes. Estos valores faltantes pueden surgir por diversas razones, como errores en la recopilación de datos, fallas en los dispositivos de medición o simplemente porque la información no estaba disponible en el momento de la recolección.
