Comprender los 3 Problemas Principales sobre la Limpieza de Datos
Tags: bigdata, datacleaning, dataanalytics, limpiezadedatos
Published: 2021-10-27 04:22:21

En el trabajo de análisis de datos, hay un paso que nunca se puede omitir. Desempeña un papel vital en todo el trabajo de análisis de datos, pero a menudo se pasa por alto, es decir, la Limpieza de Datos. Cuando se trata de la limpieza de datos, muchas personas tienen una serie de preguntas en mente: ¿Qué es la limpieza de datos? ¿Qué necesita exactamente la limpieza de datos para lavar? ¿Cuáles son los pasos de la limpieza de datos? Ahora exploraré contigo uno por uno.

#¿Qué es la limpieza de datos?
La limpieza de datos se refiere a la duplicación. El exceso de datos se filtra y elimina, los datos faltantes se complementan por completo, los datos erróneos se corrigen o eliminan y, finalmente, se clasifican en datos que podemos procesar y utilizar más adelante.

#¿Qué debería eliminarse exactamente en la limpieza de datos?
Por definición, la limpieza de datos es para limpiar datos sucios, entonces, ¿qué datos se denominarán datos sucios? En el análisis de datos, a menudo necesitamos extraer algunos datos de la base de datos, pero debido a que la base de datos suele ser una colección de datos para un tema determinado, y estos datos se extraen de múltiples sistemas comerciales, inevitablemente contiene datos incompletos. Los datos incorrectos son muy repetitivos y estos datos se denominan datos sucios.

#¿Cuál es la importancia de la limpieza de datos? 
La limpieza de datos tiene como objetivo mejorar la calidad de los datos y reducir la tasa de error en el proceso de estadísticas de datos. Antes del análisis de datos, necesitamos realizar la limpieza de datos con la ayuda de una computadora, que incluye principalmente la limpieza del rango efectivo de datos, la limpieza de la coherencia lógica de los datos y la verificación al azar de la calidad de los datos.

#Pasos de limpieza de datos
Echamos un vistazo a la ruta principal de limpieza de datos, como se muestra en la figura:![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ms5qlk6afl9qcq661nfi.jpg)

**1. Limpiar los valores perdidos**
Los valores perdidos son el problema de datos más común y hay muchas formas de lidiar con los valores perdidos. Necesitamos seguir los pasos. La primera es determinar el rango de valores perdidos: calcular la proporción de valores perdidos para cada campo y luego formular estrategias basadas en la proporción de valores perdidos y la importancia del campo.

**2. Eliminar los campos innecesarios**
La operación de eliminar campos innecesarios es muy simple y se puede eliminar directamente. Pero lo que hay que recordar es que para limpiar los datos, se debe realizar una copia de seguridad de cada paso o probarlo con éxito en datos a pequeña escala, y luego procesar la cantidad completa de datos. Si borra los datos incorrectos, te arrepentirás.

**3. Completar el contenido que falta**
Esto se debe a que hay tres formas de completar algunos valores perdidos, es decir, de completar los valores perdidos según el conocimiento o la experiencia empresarial. Completar los valores faltantes con los resultados del cálculo del mismo indicador.

**4. Volver a tomar el número**
Debido a que ciertos indicadores son muy importantes y la tasa de faltas es alta, es necesario saber si el personal de acceso o el personal de negocios tienen otros canales para obtener datos relevantes. Este es el paso de limpiar los valores perdidos.

**5. Verificación de relevancia**
Si tus datos tienen varias fuentes, debes verificar la relevancia.

[Octoparse](https://www.octoparse.es/) ofrece opciones de limpieza de datos para convertir los datos extraídos en el formato que necesitas, puede [refinar los datos extraídos](https://helpcenter.octoparse.es/hc/es/articles/360056620474-Refinar-los-datos-extra%C3%ADdos-reemplazar-el-contenido-agregar-un-prefijo-) (reemplazar el contenido, agregar un prefijo, ..) mientras realizas el raspado web.