¿Qué es el preprocesamiento de datos y quién lo utiliza?

Los datos digitales se utilizan en casi todos los sectores, ya sea para archivar registros, establecer tendencias de transacciones, hacer predicciones o llevar a cabo otros negocios. Las empresas y organizaciones a menudo revisan y procesan sus datos para tomar decisiones empresariales informadas, aunque para obtener resultados precisos, los datos se preprocesan primero. Saber más sobre el preprocesamiento de datos puede ayudarte a desarrollar tus habilidades profesionales, especialmente para aquellos que quieren seguir una carrera de TI. En este artículo, exploramos qué es el preprocesamiento de datos, por qué es importante hacerlo, qué profesionales preprocesan los datos y los pasos que hay que dar para hacerlo para ayudarte a entender mejor este término de TI.

¿Qué es el análisis de datos?

¿Qué es el preprocesamiento de datos?

El preprocesamiento de datos es el acto de tomar los datos sin procesar y convertirlos en conjuntos limpios y formados que permitan realizar la extracción, el procesamiento y el análisis de datos. Dado que usted no controla la recopilación de datos o utiliza una variedad de entradas, el preprocesamiento de datos es un paso necesario porque los datos brutos suelen estar incompletos o tener un formato incoherente. El preprocesamiento correcto de los datos puede influir a menudo en la exactitud y adecuación de su proyecto, haciéndolo más fiable y completo.

¿Por qué es importante preprocesar los datos?

Es importante preprocesar los datos como paso previo al análisis de los mismos. He aquí cuatro razones distintas por las que el preprocesamiento de datos puede ayudarle a obtener mejores resultados:

  • Aumenta la precisión. Al eliminar los valores de los datos que faltan o son incoherentes debido a un error humano o informático, la precisión del conjunto de datos mejora.

  • Aumenta la coherencia. Los duplicados de datos pueden producirse y su eliminación durante el preprocesamiento ayuda a garantizar que se analicen valores de datos más consistentes, produciendo resultados fiables que no son tergiversados.

  • Hace que los datos sean más completos. El preprocesamiento de los datos le permite añadir los datos que faltan donde son necesarios.

  • Prepara los datos para facilitar la lectura de los algoritmos. El preprocesamiento suele facilitar la lectura, el uso y la interpretación de los datos, especialmente cuando se utiliza un software de aprendizaje automático.

¿Cuáles son las características del preprocesamiento de datos?

Las dos características principales del preprocesamiento de datos son la validación de datos y la imputación de datos. He aquí una explicación de cada una de ellas:

  • Validación de datos: La validación de datos consiste en evaluar si los datos de un proyecto están completos y son precisos para obtener posteriormente los mejores resultados.
  • Imputación de datos: La imputación de datos consiste en introducir los valores que faltan o corregir los errores de los datos que pueda encontrar durante el proceso de validación. Puede hacerlo manualmente o mediante programación, como la automatización de procesos de negocio (BPA).

Independientemente de si está llevando a cabo un análisis de aplicaciones basado en bases de datos o en reglas, el preprocesamiento de los datos es esencial para garantizar resultados fiables y auténticos cuando llegue el momento de analizarlos. Cuando se utilizan herramientas de aprendizaje automático, es especialmente crucial preprocesar los datos para asegurarse de que los algoritmos pueden leer grandes conjuntos de datos e interpretarlos.

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Cómo preprocesar los datos

Considere la posibilidad de seguir estos cinco pasos para preprocesar los datos que piensa utilizar en un proyecto de análisis:

1. Evaluar los datos

Llevar a cabo una evaluación de la calidad de los datos le ayuda a establecer la solidez de los mismos, y en este paso es cuando suele realizar tanto la validación como la imputación de datos. Revise los datos detenidamente y busque:

  • Valores de datos mixtos: La recopilación de datos de diferentes fuentes suele dar lugar a valores de datos únicos, como tener descripciones de género masculino y masculino en un conjunto. Usted's marcaría estos datos, seleccionaría qué valor quiere asignar en lugar de ambos y cambiaría los datos respectivos en el siguiente paso de preprocesamiento.

  • Datos no coincidentes: En la recopilación de datos son habituales diferentes formatos de datos numéricos. Por ejemplo, se puede ver un número entero sin puntos decimales o formatos flotantes con decimales.

  • Diferentes matrices de datos: Combinar los datos agregados de conjuntos de datos separados suele significar que algunos conjuntos tienen campos que otros no tienen.

  • Datos atípicos: Los valores atípicos extremos en sus datos pueden influir en los resultados, especialmente con el análisis automatizado de aprendizaje automático. Considere la posibilidad de revisar cualquier valor atípico para averiguar si es legítimo y debe formar parte del procesamiento de datos o fue un error cometido durante la recopilación de datos.

2. Limpiar los datos

Después de evaluar tus datos, límpialos basándote en tus conclusiones del primer paso. La limpieza de datos tiene como objetivo crear conjuntos de datos sencillos y completos para que los programas ejecuten el análisis. Dos razones comunes por las que se pueden limpiar los datos son

  • Los datos que faltan: Esto puede ocurrir por un error humano, un mal funcionamiento del programa u otros factores, y la sustitución de los datos que faltan ayuda a garantizar que los futuros análisis sean precisos y fiables.
  • Datos ruidosos: Los datos que no tienen un valor significativo son ruido, como las entradas duplicadas o los campos de datos no relevantes para su análisis.

Cuando se encuentra con datos que faltan en los conjuntos de datos, suele eliminar columnas, filas y campos antes de fusionar los datos. Para solucionar los datos ruidosos, existen estas opciones para asegurarse de que las máquinas puedan finalmente leer sus datos:

  • Regresión: Ajustar sus datos en funciones de regresión múltiple o lineal es especialmente útil cuando tiene un gran conjunto de datos.
  • Binning: Dividir los datos en segmentos o intervalos suavizados y de igual tamaño, como cuando se tiene un conjunto de datos de rango de edad, es un binning. Se pueden agrupar los datos en tramos de categorías como, por ejemplo, de 21 a 39 años, de 40 a 58 años y de 58 a 76 años.
  • Clustering: Agrupar los datos en conjuntos de datos similares, teniendo en cuenta los valores extremos, es la agrupación.

3. Integrar y transformar los datos

En este paso, usted integra sus diversos conjuntos de datos después de limpiarlos completamente. Aunque los datos ya están modificados, se utiliza la transformación para convertirlos en formatos adecuados que el software informático y el aprendizaje automático puedan leer e interpretar. Hay una variedad de formas de transformar los datos, incluyendo:

  • Agregación: Este proceso condensa los datos, archivos y registros para reducir la cantidad total. Por ejemplo, puede agregar miles de transacciones comerciales diarias en valores semanales o mensuales.

  • Normalización: Este proceso revisa los datos para garantizar que están almacenados en un solo lugar y que no existen redundancias.

  • Discretización: Sustituye los valores brutos por niveles de intervalo dividiendo el rango de intervalos de los atributos. Por ejemplo, utilizando los términos adolescente, mediana edad o senior en lugar de valores numéricos de edad o grupos.

  • Generalización: Puede utilizar este método para trasladar puntos de datos de nivel inferior a puntos de datos de nivel superior, en función de los objetivos de su análisis. Por ejemplo, los datos que presentan las direcciones de los hogares, los nombres de las calles y los códigos postales pueden generalizarse y trasladarse a categorías de alto nivel, como ciudades, condados, regiones o estados.

4. Reducir los datos

Los grandes conjuntos de datos a veces pueden hacer que su base de datos sea lenta, costosa y difícil de almacenar y recuperar. A menudo se utiliza la reducción de datos para tener una representación más pequeña de los datos en su base de datos, normalmente utilizando métodos de codificación. Algunos métodos utilizados en la transformación de datos también se aplican a la reducción. Aquí hay otras opciones:

  • Selección de atributos: La combinación de características nuevas y existentes en un conjunto de datos para procesar el análisis de forma más eficiente se denomina selección de atributos. Por ejemplo, puede añadir "estudiante" a los campos de hombre y mujer para analizar cuántos hombres o mujeres son estudiantes, independientemente de sus áreas específicas de estudio.
  • Reducción de la dimensionalidad: Puede utilizar la reducción de la dimensionalidad cuando los conjuntos de datos que implican tareas de la vida real requieren un análisis de calidad por encima de la velocidad, como ocurre con la visión por ordenador, la traducción de idiomas o la generación de voz.
  • Reducción de la numeración: Este proceso sustituye los datos originales por formas más pequeñas que sirven de representación mediante métodos paramétricos o no paramétricos. Un enfoque paramétrico utiliza modelos, normalmente generados mediante regresión, mientras que los métodos no paramétricos utilizan el muestreo de datos, la agregación de cubos de datos y los histogramas.

5. Muestrear los datos

Dependiendo de la situación, los datos pueden ser sencillos o más difíciles de trabajar, y el muestreo de datos podría ser una opción alternativa. Por ejemplo, es posible que tenga limitaciones de memoria, almacenamiento o tiempo al trabajar con grandes conjuntos de datos y que, en su lugar, utilice una parte de subconjunto para realizar su análisis. El muestreo de datos suele producir los mismos resultados, siempre que el subconjunto de datos tenga las mismas propiedades que el original.

¿Qué profesionales podrían preprocesar los datos?

Muchos profesionales de TI de todos los sectores utilizan el análisis de datos en su trabajo y a menudo los procesan previamente. A continuación, te presentamos siete trabajos que puedes considerar si quieres seguir una carrera centrada en los datos:

Analista de datos

Un analista de datos trabaja con conjuntos de datos, ejecutando análisis e interpretando los datos de forma fácil de entender para que los líderes empresariales tomen decisiones informadas. Suelen trabajar con datos en bruto y dirigen el proceso para convertir los datos en informes significativos. Los analistas de datos son expertos en estadística, ecuaciones e interpretación de datos para ayudar a identificar tendencias o predecir posibles resultados.

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Científico de datos

Un científico de datos combina elementos de programación informática, análisis de datos, conocimientos empresariales y experiencia específica en el sector para revisar los datos y sacar conclusiones que afecten a las decisiones empresariales o de la vida real. Por ejemplo, un científico de datos podría trabajar en política, interpretando datos de encuestas y patrones de votación históricos para predecir los resultados de las elecciones o las tendencias de voto. Los científicos de datos suelen colaborar con otros profesionales del sector para crear proyectos de datos e interpretar los resultados.

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Arquitecto de datos

Un arquitecto de datos gestiona el almacenamiento, la seguridad y la protección de los datos de una organización. Suelen crear y diseñar sistemas basados en las necesidades de una empresa o negocio y en cómo planea acceder y utilizar sus datos. Los arquitectos de datos suelen trabajar con políticas de cumplimiento, asegurándose de que una empresa respeta las prácticas, reglamentos y normas locales, estatales, federales y de la industria.

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Gestor de datos

Un gestor de datos supervisa los distintos sistemas de datos, controlándolos para detectar actividades inusuales y ayudando a los empleados en las tareas de recuperación de datos. Los gestores de datos suelen ayudar a desarrollar políticas y procedimientos centrados en la seguridad de los datos importantes. Pueden establecer parámetros adecuados de contraseñas, aprobar el acceso de los informáticos a archivos o dispositivos específicos y compartir informes con los líderes de alto nivel.

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Analista de inteligencia empresarial

Un analista de inteligencia empresarial utiliza específicamente los datos para analizar los puntos fuertes, los puntos débiles y las áreas de oportunidad de una organización. A menudo evalúan proyecciones de datos, proporcionan resultados previstos y revisan el rendimiento de la competencia para desarrollar estrategias. Los analistas de inteligencia empresarial suelen colaborar con otras funciones de análisis de datos y pueden ocupar puestos de mayor nivel.

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Ingeniero de aprendizaje automático

Un ingeniero de aprendizaje automático trabaja específicamente con programas y algoritmos de aprendizaje automático para garantizar que funcionen de forma eficaz y eficiente sin intervención manual. Pueden trabajar en una gran variedad de áreas, como las redes sociales, las tiendas de comercio electrónico, el transporte o la industria aeroespacial y la aviación, por ejemplo. Los ingenieros de aprendizaje automático colaboran tradicionalmente con otros profesionales de TI para programar y entrenar las plataformas de inteligencia artificial para que funcionen específicamente según las necesidades de una organización.

Desarrollador de software

Un desarrollador de software crea y diseña aplicaciones, programas y plataformas que ayudan a las personas y a las empresas a realizar diferentes tareas informáticas. Por ejemplo, pueden crear aplicaciones para teléfonos móviles que muestren el tiempo o desarrollar plataformas de correo electrónico para empresas. Los intrincados conocimientos informáticos necesarios para trabajar como desarrollador de software suelen incluir métodos y técnicas de procesamiento y preprocesamiento de datos.

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