¿Cuáles son las mejores prácticas para la limpieza y preparación de datos antes del análisis?

1 Comprenda sus datos

Antes de comenzar a limpiar y preparar sus datos, debe comprender qué tipo de datos tiene, de dónde provienen, cómo se recopilaron y qué representan. Esto le ayudará a identificar posibles problemas, como valores faltantes, duplicados, errores tipográficos, valores atípicos o mediciones inexactas. También debe comprobar los metadatos, como el tipo de datos, el formato y la descripción, de cada variable o columna del conjunto de datos. Puede utilizar herramientas como Excel, R o Python para explorar y resumir los datos, y generar estadísticas y visualizaciones descriptivas para hacerse una idea de su distribución y patrones.

2 Define tus objetivos

Otro paso importante antes de limpiar y preparar los datos es definir los objetivos para el análisis. ¿Cuáles son las preguntas que quieres responder, las hipótesis que quieres probar o las ideas que quieres generar? Esto le ayudará a determinar qué tipo de datos necesita, cuántos datos necesita y cómo medir la calidad y la relevancia de sus datos. También debe tener en cuenta las implicaciones éticas y legales de su análisis, como la privacidad y el consentimiento de los interesados, los posibles sesgos y daños de los datos y el cumplimiento de las normas y reglamentos pertinentes.

3 Limpia tus datos

Una vez que tenga una comprensión clara de sus datos y sus objetivos, puede comenzar a limpiarlos. Esto implica detectar y resolver errores, inconsistencias y valores atípicos en los datos. Los valores que faltan deben controlarse mediante la eliminación, la imputación o la omisión en función de la causa y el alcance de la falta, y del impacto en el análisis. Debe documentar cómo maneja los valores faltantes y verificar la validez de los resultados. Los duplicados se pueden eliminar, combinar o conservar en función de la fuente y el significado de la duplicación, así como del efecto en el análisis. Los errores tipográficos se pueden corregir, eliminar o conservar en función de la frecuencia y la gravedad de los errores tipográficos, y del impacto en el análisis. Los valores atípicos se pueden eliminar, ajustar o mantener en función de la causa y la importancia de los valores atípicos, así como de la influencia en el análisis. Para hacerlo con éxito, debe utilizar herramientas como correctores ortográficos, expresiones regulares, coincidencias aproximadas, diagramas de caja, histogramas o puntuaciones z para detectar y examinar los valores atípicos. Además, es importante documentar cómo manejas cada situación.

4 Preparar los datos

Una vez que haya limpiado los datos, puede prepararlos para el análisis mediante la transformación, el filtrado y la agregación. La transformación puede implicar la normalización, la estandarización o el escalado de los datos, en función del rango y la varianza de los datos. Debe documentar cómo transforma los datos con herramientas como min-max, z-score o transformaciones de registro. El filtrado implica seleccionar, excluir o agrupar los datos en función de su relevancia e importancia. Utilice consultas, filtros o subconjuntos para elegir los datos que desea analizar y documentar cómo filtra los datos. Por último, la agregación puede implicar resumir, combinar o dividir los datos en función del nivel y la granularidad de los datos. Cree nuevas variables o tablas con tablas dinámicas, uniones o divisiones y documente cómo agrega los datos.

5 Valide sus datos

El último paso antes del análisis es validar los datos. Esto implica comprobar y verificar que sus datos sean precisos, coherentes y fiables, y que cumplan con sus expectativas y suposiciones. Debe utilizar herramientas como controles de calidad, pruebas o auditorías para evaluar sus datos y compararlos con otras fuentes o estándares. También debe documentar el proceso de limpieza y preparación de datos, e informar de cualquier problema o limitación que pueda afectar a su análisis.

La limpieza y la preparación de los datos son cruciales para cualquier análisis, especialmente en los servicios bibliotecarios, donde la recuperación y el análisis de la información son habilidades clave. Al seguir estas prácticas recomendadas, puede mejorar la calidad y la confiabilidad de sus datos, y mejorar los resultados y la información de sus análisis.