Datos Ruidosos

Datos ruidosos son informaciones que contienen errores, valores atípicos, duplicados o variaciones aleatorias que oscurecen patrones significativos. Estas imperfecciones pueden surgir de factores como sensores defectuosos, errores en la entrada de datos por parte del usuario, formatos inconsistentes o fluctuaciones aleatorias en la recopilación de datos. Si no se abordan, el ruido obstaculiza el análisis, la predicción y la toma de decisiones precisas.

También conocido como: Datos desordenados, datos no limpios, datos con anomalías

Comparaciones

• Datos Ruidosos vs. Datos Limpios: Los datos limpios están libres de inconsistencias o errores significativos, mientras que los datos ruidosos requieren remediación antes de que se puedan extraer conclusiones fiables.

• Datos Ruidosos vs. Datos Escasos: Los datos escasos se refieren a conjuntos de datos con muchos valores faltantes, mientras que los datos ruidosos se centran en la presencia de entradas no válidas o engañosas.

• Datos Ruidosos vs. Limpieza de Datos: La limpieza de datos es el proceso de identificar y corregir el ruido (por ejemplo, eliminar duplicados o corregir errores), transformando datos ruidosos en conjuntos de datos más limpios y analizables.

Ventajas

• Autenticidad del mundo real: En algunos escenarios, estudiar el ruido puede revelar anomalías o problemas potenciales del sistema que podrían estar ocultos en datos "limpios".

• Oportunidad para practicar la limpieza de datos: Resolver el ruido es una habilidad fundamental en los flujos de trabajo de preparación de datos.

Desventajas

• Perspectivas inexactas: El ruido lleva a resultados poco fiables y conclusiones engañosas si no se aborda.

• Intensivo en recursos: Limpiar conjuntos de datos puede ser un proceso que consume mucho tiempo y que requiere muchos recursos computacionales.

Ejemplo

Un proyecto de análisis de redes sociales recopila publicaciones de usuarios con marcas de tiempo inconsistentes, campos faltantes y entradas repetidas. Este conjunto de datos ruidoso debe ser limpiado (por ejemplo, estandarizando marcas de tiempo, eliminando duplicados) para garantizar un análisis de sentimientos preciso y una detección de tendencias fiable.