Los datos sucios son datos que se han corrompido o que contienen errores. Los datos sucios pueden causar problemas al intentar analizar o utilizar los datos. Por ejemplo, si los datos faltan o son incorrectos, pueden conducir a resultados inexactos.
Los datos sucios pueden ser causados por una variedad de cosas, incluyendo la entrada incorrecta de datos, la corrupción de datos y los errores de software. Es importante limpiar los datos sucios antes de utilizarlos, de lo contrario los resultados de cualquier análisis o toma de decisiones podrían ser erróneos.
Hay varias formas de limpiar los datos sucios, dependiendo de la gravedad del problema. Por ejemplo, si faltan datos, se pueden imputar (rellenar) utilizando diversos métodos. Si los datos son incorrectos, pueden corregirse manualmente o mediante métodos automatizados.
Los datos sucios son un problema común en el análisis y la ciencia de datos. Es importante ser consciente del problema y saber cómo tratarlo.
¿Los datos mal formados son datos sucios?
No hay una respuesta definitiva a esta pregunta, ya que depende de la definición específica de "datos malformados" y "datos sucios". Sin embargo, en general, los datos malformados pueden considerarse un tipo de datos sucios. Esto se debe a que los datos malformados suelen ser incompletos, inexactos o incoherentes, lo que puede dificultar su uso para posteriores análisis o toma de decisiones.
¿Cuáles son los tipos de problemas de calidad de datos?
Hay cuatro tipos principales de problemas de calidad de datos:
1. Datos inexactos: Este tipo de problema se produce cuando los datos son incorrectos o no coinciden con el valor del mundo real. Por ejemplo, si la dirección de un cliente aparece como "123 Main Street" pero su dirección real es "123 Main Street, Apt. 3", esto se consideraría un problema de datos inexactos.
2. Datos incompletos: Este tipo de problema se produce cuando faltan datos. Por ejemplo, si la dirección de un cliente aparece como "123 Main Street" pero falta su número de teléfono, esto se consideraría un problema de datos incompletos.
3. Datos incoherentes: Este tipo de problema se produce cuando los datos no son coherentes con otros datos. Por ejemplo, si la dirección de un cliente aparece como "123 Main Street" en una base de datos y "123 Main St." en otra, esto se consideraría un problema de datos incoherentes.
4. Datos no válidos: Este tipo de problema se produce cuando los datos no son válidos o no cumplen los requisitos del sistema. Por ejemplo, si la dirección de un cliente aparece como "123 Main Street", pero su código postal no es un código postal válido de los Estados Unidos, esto se consideraría un problema de datos no válidos.
¿Cuáles son los tipos más comunes de datos sucios?
Hay muchos tipos de datos sucios, pero algunos de los más comunes son:
Datos incompletos: Se trata de datos a los que les falta información importante, como la inicial del segundo nombre o la abreviatura del estado.
Datos incorrectos: Se trata de datos que contienen errores, como un nombre mal escrito o una fecha de nacimiento incorrecta.
Datos duplicados: Se trata de datos que se han introducido más de una vez, como las entradas múltiples para la misma persona.
Datos obsoletos: Se trata de datos que ya no son precisos, como un número de teléfono que ha sido cambiado. ¿Cómo se identifican los datos sucios? Se pueden identificar los datos sucios de muchas maneras diferentes. Sin embargo, las más comunes son los valores atípicos y otros errores. Los valores atípicos pueden identificarse buscando puntos de datos que estén alejados del resto de los datos, o utilizando métodos estadísticos como la desviación estándar. La validación cruzada o los puntos de datos que no son coherentes con el resto pueden ayudarle a identificar las incoherencias. Los errores pueden identificarse buscando datos inexactos o utilizando métodos como la comprobación de errores o la limpieza de datos.