Manipulación de Datos

La manipulación de datos es el proceso de limpiar, estructurar y enriquecer datos en bruto en un formato adecuado para el análisis. Involucra tareas como eliminar inconsistencias, manejar valores faltantes, estandarizar formatos y combinar conjuntos de datos para prepararlos para la toma de decisiones basada en datos o modelado. Es un paso crítico en la ciencia de datos, análisis y flujos de trabajo de aprendizaje automático.

También conocido como: Munging de datos, preparación de datos.

Comparaciones

• Manipulación de Datos vs. Limpieza de Datos: La manipulación de datos es más amplia, abarcando la limpieza y la reestructuración, mientras que la limpieza de datos se centra en la corrección de errores y la mejora de la calidad.

• Manipulación de Datos vs. ETL: ETL es una tubería sistemática para mover y transformar datos, mientras que la manipulación a menudo es más exploratoria y manual.

Pros

• Prepara datos para el análisis: Asegura que los conjuntos de datos estén listos para obtener información o modelado.

• Mejora la usabilidad de los datos: Hace que los datos en bruto sean significativos y utilizables.

• Flujos de trabajo personalizables: Se adapta a las necesidades únicas de conjuntos de datos y objetivos específicos.

Contras

• Intensivo en tiempo: Puede requerir un esfuerzo manual significativo para conjuntos de datos complejos.

• Propenso a errores humanos: Los procesos manuales aumentan el riesgo de errores.

Ejemplo

Un analista de datos prepara un conjunto de datos de ventas para visualización:

• Conjunto de Datos Original: Contiene valores faltantes, entradas duplicadas y formatos de fecha inconsistentes.

• Proceso de Manipulación:

1. Rellenar los montos de ventas faltantes con promedios o marcadores de posición.
2. Eliminar registros duplicados.
3. Estandarizar las fechas a un formato consistente (por ejemplo, AAAA-MM-DD).
4. Combinar los datos de ventas con datos de gasto en marketing para un análisis enriquecido.

• Resultado: Un conjunto de datos limpio y bien estructurado listo para la visualización en una herramienta de panel, permitiendo obtener información sobre las tendencias de ventas y el ROI del marketing.

La manipulación de datos cierra la brecha entre los datos en bruto y los conocimientos accionables, haciéndola indispensable para el análisis y la toma de decisiones.