preprocesado
Preprocesado de los datos Preprocesado de los Datos El preprocesado de datos es una fase esencial en cualquier proyecto de análisis de datos o machine learning. En esta etapa, los datos crudos se transforman, limpian y ajustan para garantizar que los modelos y algoritmos trabajen con información de alta calidad. 1. Limpieza de Datos ¿Qué es la limpieza de datos? La limpieza de datos es el proceso de identificar y corregir o eliminar datos incorrectos, incompletos o irrelevantes que pueden afectar la calidad del análisis. Los datos pueden contener errores, duplicados, valores ausentes o inconsistentes que pueden distorsionar los resultados. Técnicas de limpieza de datos: Eliminación de duplicados: Los registros duplicados pueden ocurrir por errores en la recolección o la entrada de datos. Es importante identificar y eliminar estos registros para evitar sesgos en el análisis. Ejemplo: Si tienes múltiples filas con la misma información de cliente, solo se debe mantener una. Manejo de valores nulos o ausentes: Es común que los datos falten en ciertos registros. Dependiendo de la cantidad y el contexto, puedes: Eliminar filas o columnas: Si los datos ausentes son pocos, se pueden eliminar. Imputación: Rellenar valores faltantes con una estimación, como la media, mediana o un valor calculado a partir de otros datos similares. Ejemplo: Si una columna de "edad" tiene algunos valores faltantes, podrías reemplazar
Segmentación
Técnicas:
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Técnicas para Identificar Variables de Entrada: Métodos Estadísticos y Algoritmos de Aprendizaje AutomáticoEn el análisis de datos, la identificación de variables de entrada es crucial porque determina qué información se utilizará para construir modelos predictivos, realizar segmentaciones o tomar decisiones basadas en los datos. Hay dos enfoques principales para seleccionar estas variables: métodos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático. A continuación te explico ambos enfoques