Imagen Interactiva Vertical Esencial

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1. Limpieza de datos: Eliminar datos irrelevantes o erróneos implica varias técnicas, dependiendo de la naturaleza de los datos y el tipo de error. Algunas estrategias comunes incluyen: Eliminación de filas/columnas: Si una fila o columna contiene muchos valores faltantes o erróneos que no pueden ser imputados de manera confiable, la opción más sencilla puede ser eliminarla por completo. Esto es particularmente útil si la proporción de datos faltantes o erróneos es pequeña en relación con el conjunto de datos total. Imputación de valores faltantes: En lugar de eliminar datos, podemos intentar estimar los valores faltantes. Las técnicas de imputación incluyen la media, la mediana, la moda (para variables categóricas), la imputación por k-vecinos más cercanos, o métodos de imputación más sofisticados como el MICE (Multiple Imputation by Chained Equations). La mejor técnica dependerá del tipo de variable y la distribución de los datos.

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