¡Datos “Banda”: Cuando la Basura Digital Tumba tus Proyectos!
¿Te ha pasado que le echas ganas a un proyecto de análisis de datos, sudas la gota gorda, pero al final los resultados son un reverendo fiasco? ¡Aguas! Lo más seguro es que estés lidiando con datos “banda”, o sea, datos sucios, incorrectos o incompletos que te están saboteando. ¡Pero no te agüites! En este artículo te voy a dar el rollo para que identifiques los 5 signos más comunes de esta bronca y te armes con las herramientas necesarias para “darles cran” y salvar tu proyecto. ¡Vamos a darle!
Señal de Alerta #1: ¡Duplicados por Montones!
Una de las broncas más comunes, y que a veces pasamos por alto, son los datos duplicados. Imagínate que estás analizando las ventas de tu negocio, y de repente ves que una misma venta aparece dos o tres veces. ¡De plano te va a falsear todo el análisis! ¿Por qué pasa esto? Pues puede ser por errores al ingresar los datos, fallas en la integración de diferentes sistemas, o incluso porque alguien, sin querer queriendo, duplicó la información. Yo me acuerdo que una vez, trabajando en una empresa de marketing, estábamos analizando los registros de clientes para una campaña. ¡Cuál fue nuestra sorpresa al ver que un montón de personas aparecían repetidas! Resulta que el sistema de registro permitía crear cuentas con el mismo correo electrónico, y la gente se hacía bolas. ¡Tuvimos que limpiar la base de datos a mano! Para evitar este rollo, implementa validaciones en tus sistemas de registro y, si ya tienes el problema, usa herramientas para detectar y eliminar duplicados. Hay un montón de opciones, desde scripts sencillos en Python hasta programas más sofisticados. ¡No te quedes con los brazos cruzados!
Señal de Alerta #2: ¡Información Incompleta, Un Verdadero Desastre!
Otro dolor de cabeza son los datos incompletos. Imagínate que estás analizando el perfil de tus clientes, y te das cuenta de que a muchos les falta la edad, el nivel de estudios o la dirección. ¡De plano no vas a poder segmentarlos bien! ¿Por qué pasa esto? Pues a veces la gente no quiere dar toda su información, otras veces el sistema no obliga a llenar ciertos campos, y otras veces, simple y sencillamente, hay errores al capturar los datos. Para solucionar este problema, primero, intenta conseguir la información faltante. Puedes mandar correos electrónicos, hacer encuestas o buscar en otras fuentes. Si de plano no puedes obtener la información, tienes varias opciones: puedes eliminar los registros incompletos (si no son muchos), puedes imputar los valores faltantes (usando técnicas estadísticas), o puedes crear una categoría especial para los “datos desconocidos”. ¡Pero ojo! Ten cuidado al imputar valores, no vayas a falsear los resultados.
Señal de Alerta #3: ¡Formatos Locos, Un Relajo Total!
¡Ay, los formatos! Un verdadero dolor de cabeza. Imagínate que estás analizando fechas, y de repente te encuentras con que algunas están en formato “día/mes/año”, otras en “mes/día/año” y otras en un formato completamente diferente. ¡De plano no vas a poder hacer comparaciones ni cálculos! Lo mismo pasa con los números: algunos tienen comas como separador decimal, otros tienen puntos, y otros no tienen nada. ¿Por qué pasa esto? Pues porque cada sistema usa un formato diferente, y a veces la gente no sigue las reglas. Para solucionar este problema, lo primero que tienes que hacer es identificar todos los formatos diferentes que tienes. Luego, tienes que elegir un formato estándar y convertir todos los datos a ese formato. Puedes usar funciones de Excel, scripts en Python o herramientas especializadas en limpieza de datos. ¡Pero ojo! Ten mucho cuidado al hacer las conversiones, no vayas a echar a perder la información.
Señal de Alerta #4: ¡Datos Inconsistentes, Un Verdadero Circo!
La inconsistencia es otra señal de alerta que no podemos ignorar. Imagínate que estás analizando los nombres de tus clientes, y te das cuenta de que algunos aparecen con el nombre completo, otros con el nombre y el primer apellido, y otros con el nombre y la inicial del apellido. ¡De plano no vas a poder agruparlos correctamente! Lo mismo pasa con las categorías: algunos productos aparecen en una categoría, otros en otra, y otros en ninguna. ¿Por qué pasa esto? Pues porque no hay reglas claras para ingresar los datos, y cada quien hace lo que le da la gana. Para solucionar este problema, lo primero que tienes que hacer es definir reglas claras para ingresar los datos. Luego, tienes que revisar todos los datos existentes y corregir las inconsistencias. Puedes usar funciones de búsqueda y reemplazo, scripts en Python o herramientas especializadas en limpieza de datos. ¡Pero ojo! Ten mucho cuidado al hacer las correcciones, no vayas a cambiar la información incorrectamente.
Señal de Alerta #5: ¡Errores Tipográficos, El Enemigo Silencioso!
Los errores tipográficos pueden parecer inofensivos, pero pueden causar estragos en tus análisis. Imagínate que estás analizando las ciudades de tus clientes, y te encuentras con que algunas están escritas correctamente, otras tienen errores de dedo, y otras tienen abreviaturas. ¡De plano no vas a poder contarlas correctamente! Lo mismo pasa con los nombres de los productos: algunos tienen errores ortográficos, otros tienen mayúsculas y minúsculas mezcladas, y otros tienen caracteres especiales. ¿Por qué pasa esto? Pues porque la gente se equivoca al escribir, o porque los sistemas no tienen correctores ortográficos. Para solucionar este problema, lo primero que tienes que hacer es identificar todos los errores tipográficos. Luego, tienes que corregirlos manualmente o usar herramientas de corrección automática. ¡Pero ojo! Ten mucho cuidado al hacer las correcciones automáticas, no vayas a cambiar palabras correctas por palabras incorrectas. ¡Ah! Y un tip extra: revisa siempre los nombres propios, porque los correctores automáticos suelen equivocarse con ellos.
En resumen, los datos “banda” son un problema común en los proyectos de análisis de datos, pero no son invencibles. Con las herramientas y técnicas adecuadas, puedes identificarlos, limpiarlos y asegurar que tus proyectos rifen. ¡No te desanimes! ¡Échale ganas y verás que los resultados valdrán la pena! Y si después de todo esto te quedaste con ganas de aprender más sobre datos, te recomiendo que te eches un clavado a temas como la visualización de datos o el machine learning. ¡Están bien chidos!
