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6 pasos para la preparación y análisis de datos

Tal vez te parezca que dedicarle 75% del tiempo a la preparación y análisis de datos es mucho.

De hecho, los científicos y analistas de datos dedican del 70 al 80% de su tiempo a la preparación de datos para el análisis empresarial o el aprendizaje automático.

Preparación y análisis de datos

La canalización para la preparación y análisis de datos consta de los siguientes pasos:

  1. Acceso a los datos.
  2. Recuperación de los datos.
  3. Limpieza de los datos.
  4. Formateo de los datos.
  5. Combinación de los datos.
  6. Análisis de los datos.

1. Acceso a los datos

Hay muchas fuentes de datos comerciales dentro de cualquier organización, como los datos de punto final, los datos de clientes o los datos de marketing.

El primer paso para la preparación y análisis de datos implica identificar los datos necesarios y sus repositorios.

No se refiere sólo a la noción de identificar todas las posibles fuentes de datos, sino a identificar todas las fuentes de datos aplicables.

Esto significa que hay un plan para las preguntas que debes responder mediante el análisis de datos.

2. Preparación y análisis de datos: recuperación

Una vez que identifiques los datos, el siguiente paso para la preparación y análisis de datos es incorporarlos a las herramientas de análisis.

Es probable que tus datos sean una combinación de datos estructurados y semiestructurados en diferentes tipos de repositorios.

Impórtalos todos a un repositorio común es necesario antes de continuar con los pasos siguientes.

El acceso y la recuperación tienden a ser procesos manuales con variaciones significativas en exactamente lo debes hacer.

Estos pasos requieren una combinación de experiencia empresarial y de TI y, por lo tanto, es mejor que los realice un equipo pequeño.

Esta es la primera oportunidad en el proceso de preparación y análisis de datos para validarlos.

3. Limpieza de los datos

Limpia  los datos, asegurándote que el conjunto de datos sea capaz de proporcionar respuestas válidas cuando los analices posteriormente.

Este paso lo puedes realizar manualmente para conjuntos de datos pequeños, pero requiere automatización para la mayoría de conjuntos de datos de tamaño realista.

Hay herramientas de software disponibles para este procesamiento.

Pueden surgir diferentes problemas durante la preparación y análisis de datos.

Puede haber valores perdidos, valores fuera de rango, valores nulos y espacios en blanco que ocultan valores.

También pueden haber valores atípicos que podrían sesgar los resultados del análisis.

Éstos son particularmente difíciles cuando son el resultado de combinar dos o más variables en el conjunto de datos.

Por eso, planifica cuidadosamente cómo vas a limpiar tus datos antes de hacer este procedimiento.

4. Preparación y análisis de datos: formateo

Una vez limpio el conjunto de datos, necesita ser formateado para continuar con la preparación y análisis de datos.

Este paso incluye resolver problemas como múltiples formatos de fecha en los datos o abreviaturas inconsistentes.

También es posible que algunas variables de datos no sean necesarias para tu análisis y, por lo tanto, debas eliminarlas del conjunto de datos de análisis.

Nuevamente, este es un paso que se beneficia de la automatización.

5. Combinación de los datos

Cuando ya los has limpiado y formateado, el siguiente pasos para la preparación y análisis de datos es transformarlo fusionando, dividiendo o uniendo los conjuntos de entrada.

Una vez que completes el paso de combinación, los datos están listos para trasladarse al área de preparación.

Una vez que los datos se cargan en el área de preparación del almacén de datos, existe una segunda oportunidad para la validación.

6. Preparación y análisis de datos: análisis

Una vez que comiences el análisis, los cambios en el conjunto de datos solo debes realizarlos con una consideración cuidadosa.

Durante el análisis, los algoritmos a menudo se ajustan y se comparan con otros resultados.

Si modificas los datos, los resultados se sesgan y no te permite determinar si los diferentes resultados son producto de los cambios en los datos o en los algoritmos.

Principios y mejores prácticas en la preparación y análisis de datos

Muchos de los principios de la programación funcional los puedes aplicar a la preparación y análisis de datos.

No es necesario que uses un lenguaje de programación funcional para automatizar la preparación de datos, pero a menudo se usan para eso.

  1. Comprende al consumidor de datos: quién va a utilizar los datos y qué preguntas quiere que le respondan.

2. Comprende los datos: de dónde provienen y cómo se generaron.

3. Guarda los datos brutos: los datos sin procesar te permiten recrear todas las transformaciones de datos.

Recuerda no mover ni eliminar los datos sin procesar una vez guardados.

4. Almacena todos los datos, sin procesar y procesados, si es posible.

5. Las transformaciones deben ser reproducibles e idempotentes, es decir, producir los mismos resultados y hacerlo sin efectos dañinos.

6. Prepara tu canalización de datos para el futuro.

No solo mediante la versión de los datos y el código que realiza el análisis, sino también de las transformaciones aplicadas.

7. Asegúrese de hacer una separación adecuada entre el sistema en línea y el análisis fuera de línea para que el paso de recuperación.

8. Supervisa la canalización de datos para verificar la coherencia entre conjuntos de datos.

9. Emplea la gobernanza de datos con anticipación: sé proactivo en la preparación y análisis de datos.

Conclusión

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