La recopilación de datos es el proceso humano de limpiar los datos antes del análisis. Es un proceso lento que con frecuencia evita que se extraiga el valor real y el potencial de los datos. Aquí, explicaremos cómo funciona la recopilación de datos, incluidos los pasos involucrados en el proceso. También veremos en qué se diferencia la eliminación de datos de la limpieza de datos.
¿Qué es la transferencia de datos?
La manipulación de datos es el proceso de preparación de datos para su uso o análisis al limpiarlos y modificarlos. Este procedimiento puede ser laborioso, propenso a errores y manual sin los instrumentos adecuados. Muchas organizaciones utilizan Excel y otras tecnologías de manipulación de datos. Excel se puede usar para procesar datos, pero carece de la sofisticación y la automatización necesarias para hacerlo de manera efectiva.
¿Por qué es importante la recopilación de datos?
Los datos están desorganizados y es necesaria cierta limpieza antes de que puedan utilizarse para el análisis y para promover los objetivos de la empresa. La recopilación de datos hace posible utilizar los datos para el análisis mediante la eliminación de errores y datos faltantes. Estas son algunas de las funciones más importantes que realiza la recopilación de datos en la gestión de datos.
#1. Calidad, Integración y Preparación de Datos
Las cosas serían simples si todos los datos se almacenaran en una sola ubicación con la misma estructura y formato. En cambio, los datos son omnipresentes y, por lo general, se originan a partir de una variedad de fuentes en una variedad de formatos.
La ejecución de procesos de aprendizaje automático, ciencia de datos e inteligencia artificial puede resultar imposible debido a datos incompletos e inconsistentes, lo que da como resultado un análisis menos preciso y confiable. Antes de enviar datos a los trabajadores de datos para su análisis o modelos ML para su uso, la recopilación de datos ayuda a encontrar y corregir errores, completar los valores faltantes y verificar que el formato de los datos esté estandarizado.
#2. Transformación y enriquecimiento de datos
El propósito del enriquecimiento de datos suele ser mejorar los análisis o los modelos de ML. Sin embargo, los conjuntos de datos deben ser de alta calidad y tener un formato coherente antes de que puedan usarse para algoritmos de aprendizaje automático, modelos estadísticos o herramientas de visualización de datos. Particularmente cuando se trabaja con datos complicados, el proceso de recopilación de datos (o transformación de datos) puede implicar ingeniería de características, normalización y codificación de valores categóricos para lograr consistencia y calidad.
#3. Análisis de los datos
El resultado final del procedimiento de recolección de datos debe ser información confiable y de alta calidad que los científicos y analistas de datos puedan usar de inmediato. Para que el análisis sea preciso y confiable, los datos limpios y bien estructurados son esenciales. La recopilación de datos hace que los datos que se utilizan para el análisis sean apropiados y tengan el menor riesgo posible de ser inexactos.
#4. Eficiencia de recursos y tiempo
La transmisión de datos aumenta la productividad y el uso de recursos de una empresa. Al mantener un almacén de datos bien preparados, los analistas y científicos de datos adicionales pueden comenzar a examinar los datos rápidamente. Las empresas pueden ahorrar tiempo y dinero utilizando esta técnica, especialmente si pagan por la descarga y carga de datos.
#5. reproducibilidad
Es más sencillo para otros comprender, replicar y desarrollar su trabajo cuando los conjuntos de datos se han preparado cuidadosamente para el análisis. Esto fomenta la apertura y la confianza en los hallazgos y es especialmente crucial en entornos de investigación.
Pasos en el proceso de transferencia de datos
Cada proyecto de datos requiere un enfoque particular para garantizar que el conjunto de datos final sea confiable y accesible. Estos son los pasos involucrados en el proceso de manipulación o disputa de datos.
#1. Descubrimiento
El proceso de disputa de datos comienza con la fase de descubrimiento. Es un paso en la dirección correcta hacia una mayor comprensión de los datos. Debe mirar sus datos y pensar en cómo desea que se organicen los datos para que sean más simples de usar y analizar.
Durante el proceso de descubrimiento, los datos pueden revelar tendencias o patrones. Debido a que afectará a todas las actividades posteriores, esta es una etapa clave. Además, detecta problemas obvios como valores faltantes o insuficientes.
#2. Estructuración
Los datos sin procesar que son insuficientes o tienen un formato incorrecto con frecuencia no son adecuados para el uso previsto. La estructuración de datos es el proceso de tomar datos sin procesar y cambiarlos para que puedan usarse de manera más conveniente.
Esta técnica se utiliza para recuperar hechos pertinentes a partir de datos nuevos. Se puede usar una hoja de cálculo para organizar los datos agregando columnas, clases, encabezados, etc. Esto la hará más utilizable y más sencilla para que el analista la emplee en su análisis.
#3. Limpieza
Limpiar los errores incrustados de sus datos ayudará a que su análisis sea más preciso y útil. Garantizar que los datos finales para el análisis no se vean afectados es el objetivo de la limpieza o corrección de datos.
Para que sean útiles, los datos sin procesar generalmente deben limpiarse de errores. Los valores atípicos deben corregirse, los datos corruptos deben eliminarse, etc. mientras se limpian los datos. Obtiene los siguientes resultados después de limpiar los datos:
- Se eliminan los valores atípicos que podrían sesgar los resultados del análisis de datos.
- Para mejorar la calidad y la consistencia, modifica el tipo de datos de los datos y lo simplifica.
- Para que los datos sean más utilizables, busca valores duplicados, corrige problemas estructurales y verifica la información.
#4. enriquecedor
Enriquecer se refiere a proporcionar más contexto a los datos. Este procedimiento cambia los tipos de datos que ya se han limpiado y preparado. Para aprovechar al máximo la información que ya tiene en este momento, debe planificarla estratégicamente.
El método más efectivo para obtener los datos en su forma más especializada es reducir la muestra, aumentar la muestra y luego augurarla. Repita los procedimientos para cualquier dato nuevo que recopile si decide que se requiere enriquecimiento. El proceso de enriquecimiento de datos es opcional. Puede pasar a esta etapa si los datos que ya tiene no satisfacen sus requisitos.
#5. Validación
Para asegurarse de que los datos sean precisos, consistentes, seguros y legítimos, se necesitan procesos de programación repetidos. La validación de datos es el proceso de asegurarse de que sus datos sean precisos y consistentes. Este proceso puede resaltar problemas que deben resolverse o llevar a la conclusión de que los datos están listos para el análisis.
#6. Publicación
El último paso en la disputa de datos es la publicación, que resume todo el procedimiento. Implica ubicar los datos recién discutidos en un lugar donde usted y otras partes interesadas puedan ubicarlos y utilizarlos con facilidad. Los datos se pueden introducir en una nueva base de datos. Obtendrá datos de alta calidad para obtener información, informes comerciales y más si sigue las instrucciones anteriores.
Ejemplos de transferencia de datos
La manipulación de datos se produce con frecuencia. Sin duda, ha participado en al menos un aspecto de los procesos de manipulación de datos (especialmente en la etapa de limpieza de datos), incluso si no se considera analista, científico de datos u otro tipo de experto en análisis de datos.
Los ejemplos de masticación de datos incluyen:
#1. Recopilación de datos
Reunir información de varias fuentes (como hojas de cálculo, bases de datos en la nube, sistemas fuente, etc.) al importar, conectar tablas y resumirla de acuerdo con criterios predeterminados
#2. Compensar la falta de datos
Adición de valores faltantes, eliminación de filas o columnas con un gran porcentaje de datos faltantes y estimación de valores faltantes mediante interpolación
#3. Cambiar tipos de datos
Los formatos de fecha y hora, la traducción de textos a valores numéricos y la representación numérica de datos de categorías son ejemplos de conversiones.
#4. Ordenar y filtrar
Elegir filas o columnas particulares en función de un conjunto de criterios o reorganizar los datos de acuerdo con un conjunto de valores
#5. eliminando
Duplica la ubicación y eliminación de filas o registros redundantes del conjunto de datos
Estandarizar o escalar valores de datos para ajustarse a un rango predeterminado se conoce como normalización de datos.
#6. Características de ingeniería
Agregar nuevos elementos o variables a la información ya existente, como calcular la diferencia entre dos columnas
#7. Manejo y detección de valores atípicos
Encontrar valores atípicos en los datos y eliminarlos, limitarlos o alterarlos de otra manera si pudieran tener un impacto en el resultado del análisis.
#8. Edición y limpieza de texto
Eliminar caracteres adicionales como espacios en blanco o puntuación, tokenizar texto, cambiarlo a minúsculas o derivar/lematizar palabras son todos ejemplos de procesamiento de texto.
#9. Transformación de datos
Este es el proceso de transformar datos usando aritmética o estadística, como por ejemplo tomando el logaritmo, raíz cuadrada o exponencial de una variable.
Manejo de datos en Python
Los ingenieros de datos, los analistas y los científicos tienen acceso a una increíble variedad de posibilidades de herramientas y software reales que se utilizan para la manipulación de datos.
Las actividades de manipulación más simples, incluida la búsqueda de errores tipográficos, el uso de tablas dinámicas y la visualización de información ocasional y macros sencillas, se pueden llevar a cabo en un software de propósito general como Excel o Tableau. Sin embargo, un lenguaje de programación más poderoso y flexible es significativamente más útil para los trabajadores y trabajadores cotidianos.
Python es frecuentemente elogiado como el lenguaje de programación más adaptable y ampliamente utilizado, y la manipulación de datos no es una excepción. Python simplifica muchas tareas complicadas de manipulación de datos gracias a uno de los mejores conjuntos de bibliotecas de terceros, herramientas de análisis y procesamiento de datos particularmente poderosas como Pandas, NumPy y SciPy. Aunque actualmente constituye una porción muy pequeña del vasto ecosistema de Python, Pandas es una de las bibliotecas de manipulación de datos con el crecimiento más rápido y el mejor soporte.
Python también es más fácil de aprender que muchos otros lenguajes debido a su formato más simple e intuitivo y su énfasis en la sintaxis que es cercana a la del idioma inglés. Además, los nuevos practicantes encontrarán que Python es beneficioso mucho más allá de los casos de uso de procesamiento de datos, desde el desarrollo web hasta la automatización del flujo de trabajo, gracias a su amplia aplicabilidad, ricas bibliotecas y asistencia en línea.
El futuro de la manipulación de datos y la nube
El papel de los datos empresariales ha aumentado significativamente en las empresas y los mercados gracias en gran parte a la computación en la nube y los almacenes de datos en la nube. La importancia de la información rápida, adaptable y estrictamente controlada (todas las cuales han sido las principales ventajas de las plataformas de datos en la nube contemporáneas) hace que la frase "transferencia de datos" sea aplicable hoy en día.
Los datos y análisis de autoservicio ahora son mucho más frecuentes y útiles debido a ideas como el lago de datos y las tecnologías NoSQL. Las personas de todo el mundo tienen acceso a enormes cantidades de datos sin procesar y cada vez confían más en ellos para transformarlos y analizarlos de manera eficaz. Toda esta información debe ser limpiada, transformada y verificada por estos mismos expertos.
La manipulación de datos nunca ha sido un concepto más relevante, ya sea en la actualización de sistemas antiguos como los almacenes de datos para una mejor confiabilidad y seguridad, o en permitir que los usuarios, como los científicos de datos, trabajen en la información de la empresa de principio a fin.
Munging de datos frente a limpieza de datos
Los dos, la manipulación de datos y la limpieza de datos, siguen siendo procesos completamente diferentes, a pesar de las posibles similitudes de las metodologías. Mientras que la disputa de datos se enfoca en cambiar el formato de los datos, generalmente al convertir los datos "sin procesar" a otro formato más adecuado para su uso, la limpieza de datos se concentra en eliminar los datos erróneos de su conjunto de datos. Mientras que la disputa de datos prepara estructuralmente los datos para el modelado, la limpieza de datos mejora la precisión y la integridad de los datos.
Tradicionalmente, la limpieza de datos se llevaría a cabo antes de utilizar cualquier técnica de disputa de datos. Esto muestra que en lugar de ser procesos en competencia, los dos son complementarios. Antes del modelado, los datos deben organizarse y limpiarse para optimizar el valor de los conocimientos.
¿Cuál es la diferencia entre Data Munging y ETL?
Mientras que ETL (extraer, transformar, cargar) es un método para integrar datos, la disputa de datos es el proceso de extraer datos y convertirlos en un formato que se pueda usar. La disputa de datos es un proceso menos estructurado que ETL e implica la extracción de datos sin procesar para su procesamiento futuro en una forma más útil.
En conclusión
La recopilación de datos es el proceso amplio para convertir datos de formas inexactas o inútiles en otras que sean apropiadas para un caso de uso determinado. Los datos no se pueden preparar para ningún tipo de consumo posterior sin algún grado de manipulación, ya sea que lo lleven a cabo sistemas automatizados o usuarios especializados.
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Referencias
