El filtrado de datos juega un papel fundamental en reduciendo el tiempo de cálculo y mejorar la precisión de los modelos de IA. Dada la creciente necesidad de que las organizaciones gestionen grandes volúmenes de datos, aprovechar el filtrado de datos se ha vuelto indispensable. 

¿Qué es el filtrado de datos?

El filtrado de datos es el proceso de limitar la información más relevante de un gran conjunto de datos utilizando condiciones o criterios específicos. Hace que el análisis sea más centrado y eficiente.

El filtrado de datos le permite analizar rápidamente datos relevantes sin tener que examinar todo el conjunto de datos. Puede filtrar datos independientemente del tipo, incluidos números, categorías, texto y datos complejos de series temporales.

Filtrado de datos versus clasificación de datos versus muestreo de datos

Si bien el filtrado de datos ayuda a procesar grandes volúmenes de datos, no es el único método. El muestreo y la clasificación de datos también pueden ayudar a extraer información de un gran conjunto de datos. Aquí hay una breve descripción y comparación:

• Filtrado de datos: selecciona un subconjunto de datos según criterios específicos.
• Clasificación de datos: organiza los datos en un orden específico, ya sea ascendente o descendente.
• Muestreo de datos: elige un subconjunto representativo de un conjunto de datos más grande para su análisis.

Cada método se puede utilizar por sí solo o en combinación para extraer información de grandes volúmenes de datos.

¿Para qué se utiliza el filtrado de datos?

• Evaluación de un conjunto de datos: Ayudas filtrantes en análisis exploratorio de datos ayudando a identificar patrones, tendencias o anomalías dentro de un conjunto de datos.  
• Procesamiento de registros: El filtrado de datos agiliza los flujos de trabajo al procesar registros según criterios predefinidos.  
• Eliminar datos irrelevantes: Los datos filtrados pueden ayudar a eliminar datos irrelevantes antes de reestructurarlos mediante pivotación, agrupación/agregación u otros medios.  

Beneficios de utilizar el filtrado de datos

Las organizaciones que priorizan el filtrado de datos están mejor posicionadas para obtener información valiosa de sus datos. Así es como el filtrado de datos puede ayudarle a obtener una ventaja competitiva.

• Mejora el enfoque: El filtrado de datos le permite ignorar datos irrelevantes, lo que permite centrarse más en la información que se alinea con sus objetivos, lo que puede mejorar la calidad de los conocimientos.
• Aumenta la precisión: Filtrar valores atípicos y registros erróneos contribuye a un proceso de análisis de datos más confiable y mejora la precisión de los resultados.
• Optimiza el uso de recursos: Trabajar con conjuntos de datos más pequeños y filtrados puede reducir los recursos necesarios para el análisis, lo que genera posibles ahorros de costos.
• Admite análisis personalizados: El filtrado de datos se adapta a necesidades analíticas únicas en varios proyectos o departamentos mediante la creación de conjuntos de datos adaptados a criterios específicos.

Tipos de técnicas de filtrado de datos

Las técnicas de filtrado de datos pueden ayudarle a acceder rápidamente a los datos que necesita.

Métodos de filtrado básicos

Filtrado básico Implica técnicas simples como rango o membresía establecida. Por ejemplo, en una base de datos de temperaturas registradas a lo largo de un año, una filtro de rango podría usarse para seleccionar todos los registros donde la temperatura estaba entre 20°C y 30°C. De manera similar, un establecer filtro de membresía Podría seleccionar registros para meses específicos, como junio, julio y agosto.

Filtrado por criterios

Filtrar por criterios Implica un filtrado más avanzado basado en múltiples criterios o condiciones. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría filtrar los datos de los clientes para orientar una campaña de marketing. Podrían utilizar varios criterios, como clientes que hayan comprado más de $100 en el último mes, que tengan entre 25 y 35 años y que hayan comprado productos electrónicos anteriormente.

Filtrar por rango de tiempo

Filtros temporales trabajar seleccionando datos dentro de un período de tiempo específico. Un analista financiero podría utilizar un filtro de rango de tiempo analizar las tendencias del mercado de valores filtrando los datos de transacciones para incluir solo aquellas que ocurrieron en el último trimestre. Esto ayuda a centrarse en los comportamientos recientes del mercado y predecir tendencias futuras.

Filtrado de texto

Filtrado de texto Incluye técnicas para filtrar datos textuales, como la coincidencia de patrones. Por ejemplo, una plataforma de redes sociales podría filtrar publicaciones que contengan palabras clave o frases específicas para monitorear el contenido relacionado con un evento o tema específico. Usando la coincidencia de patrones, pueden filtrar todas las publicaciones con el hashtag #EarthDay.

Filtrado numérico

Filtrado numérico Implica métodos para filtrar datos numéricos basados ​​en umbrales de valor. Se puede filtrar una base de datos de atención médica para identificar pacientes con presión arterial alta configurando un filtro numérico para incluir todos los registros en los que la presión sistólica sea superior a 140 mmHg y la presión diastólica sea superior a 90 mmHg.

Filtrado personalizado

Filtrado personalizado se refiere a filtros definidos por el usuario para necesidades especializadas. Un biólogo que estudie el crecimiento poblacional de una especie podría crear un filtro personalizado para incluir puntos de datos que coincidan con un conjunto complejo de condiciones, como marcadores genéticos específicos, tipos de hábitat y comportamientos observados, para estudiar los factores que influyen en los cambios poblacionales.

Estas técnicas se pueden aplicar para extraer información significativa de grandes conjuntos de datos, ayudando en los procesos de análisis y toma de decisiones.

Herramientas y software de filtrado de datos

El filtrado de datos se puede realizar mediante secuencias de comandos manuales o soluciones sin código. A continuación se ofrece una descripción general de estos métodos:

Filtrar datos manualmente

El filtrado manual de datos a menudo implica escribir scripts personalizados en lenguajes de programación como R o Python. Estos lenguajes proporcionan potentes bibliotecas y funciones para la manipulación de datos.

Ejemplo: En Python, la biblioteca pandas se usa comúnmente para tareas de análisis de datos. Un científico de datos podría escribir un script utilizando pandas para filtrar un conjunto de datos de comentarios de los clientes, seleccionando solo entradas que contengan ciertas palabras clave relacionadas con una característica de interés del producto. El guión podría verse así:

Python 

importar pandas como pd 

# Cargar el conjunto de datos 

df = pd.read_csv('comentarios_cliente.csv') 

# Definir las palabras clave de interés 

palabras clave = ['duración de la batería', 'pantalla', 'cámara'] 

# Filtrar el conjunto de datos para obtener comentarios que contengan las palabras clave 

filtered_df = df[df['feedback'].str.contains('|'.join(palabras clave))] 

Uso de software de filtrado de datos sin código

El software de filtrado de datos sin código le permite filtrar datos a través de una interfaz gráfica de usuario (GUI) sin escribir código. Estas herramientas están diseñadas para ser fáciles de usar y accesibles para personas con poca experiencia en programación. Con las capacidades de Expresiones regulares, tiene la flexibilidad de escribir expresiones de filtro personalizadas.

Ejemplo: El departamento de marketing de un banco quiere analizar los datos de las transacciones de los clientes para identificar clientes potenciales para un nuevo producto de inversión. Los datos incluyen varios tipos de transacciones, montos y descripciones. El equipo está particularmente interesado en clientes que hayan realizado grandes transacciones durante el año pasado que puedan indicar interés en oportunidades de inversión.

Utilizando una herramienta de filtrado de datos sin código, el equipo de marketing puede filtrar registros que contengan términos como "compra de acciones", "inversión en bonos" o "fondo mutuo" en su campo de descripción de la transacción. También establecen un filtro numérico para incluir transacciones por encima de una determinada cantidad. La GUI de la herramienta les permite ingresar fácilmente estos parámetros sin escribir código complejo.

El resultado es una lista filtrada de clientes que cumplen los criterios, que luego el banco puede utilizar para orientar su campaña de marketing para el nuevo producto de inversión.

Mejores prácticas para un filtrado de datos eficaz

Es esencial seguir las mejores prácticas a continuación para garantizar que el filtrado de datos sea lo más efectivo y eficiente posible:

Definir objetivos claros

Tener objetivos claros de lo que quieres lograr con el filtrado de datos. Antes de comenzar, pregúntate:

• ¿Qué conocimientos específicos estoy tratando de obtener?
• ¿Qué datos son relevantes para mi análisis?
• ¿Cómo se utilizarán los datos filtrados?

Unos objetivos claros guían el proceso de filtrado, garantizando que los resultados se alineen con sus objetivos analíticos u operativos.

Comprender la estructura y el formato de los datos

Es esencial una comprensión profunda de la estructura y el formato de los datos. Considera lo siguiente:

• ¿Los datos están estructurados, semiestructurados o no estructurados?
• ¿Cuáles son los tipos de datos de las columnas que me interesan?
• ¿Existe alguna relación entre los puntos de datos que deban preservarse?

Comprender estos aspectos ayuda a aplicar los filtros más adecuados y previene posibles problemas como la pérdida de datos o una mala interpretación.

Utilice múltiples filtros para análisis complejos

Para análisis complejos, un solo filtro puede no ser suficiente. En su lugar, utilice una combinación de filtros para profundizar en los datos:

• Aplique un filtro de rango seguido de un filtro categórico para limitar su conjunto de datos.
• Utilice filtros de texto con filtros numéricos para segmentar aún más los datos.

Múltiples filtros pueden proporcionar una visión más matizada de los datos, revelando conocimientos más profundos.

Valide los resultados y ajuste los filtros según sea necesario

Validación periódica de los resultados del filtrado. es esencial para garantizar la precisión. Después de aplicar los filtros, verifique si:

• Los resultados cumplen con sus objetivos iniciales.
• Los datos filtrados tienen sentido en el contexto de sus objetivos.
• Cualquier anomalía o resultado inesperado necesita investigación.

Si los resultados no son satisfactorios, ajuste los filtros y vuelva a validar. Este proceso iterativo ayuda a refinar la estrategia de filtrado para producir los mejores resultados posibles.

Adherirse a estas mejores prácticas ayuda a maximizar la efectividad del filtrado de datos, lo que genera información más confiable y procesable.

El filtrado de datos mejora significativamente la eficiencia computacional del entrenamiento de modelos de IA, mejorando su precisión. La llegada de herramientas de filtrado de datos sin código ha simplificado aún más este proceso, permitiéndole desarrollar sistemas de inteligencia artificial que no solo son más precisos sino también más eficientes.

Cómo AsteraEl filtrado de datos sin código le ahorra el 80% de su tiempo

Astera Dataprep es una herramienta de filtrado de datos sin código que elimina la necesidad de codificación compleja, agiliza las tareas repetitivas, garantiza la coherencia entre proyectos y ofrece información inmediata sobre el estado de los datos, ahorrando en conjunto hasta un 80% del tiempo que normalmente se dedica a la preparación de datos. Ofrece: 

• Interfaz de arrastrar y soltar utiliza campos de apuntar y hacer clic para filtrar datos, simplificando la preparación de datos. 
• Recetas de preparación de datos estandarizar preparación de datos en múltiples conjuntos de datos, lo que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo. 
• Imágenes de estado de datos proporcione retroalimentación visual inmediata sobre la calidad de sus datos, lo que le permitirá identificar y abordar rápidamente problemas como inconsistencias o valores faltantes. 
• Cuadrícula en tiempo real proporciona un marco de datos dinámico que se actualiza en tiempo real a medida que los datos se transforman dentro de la plataforma, brindándole una vista interactiva de los datos e ilustrando los efectos inmediatos de la manipulación de datos. 
• Flujos de datos automatizados: reduce la necesidad de intervención manual. 
• Expresiones de filtro intuitivas realice coincidencias de patrones complejos a través de una interfaz fácil de usar, ahorrando tiempo en la escritura y depuración de código. 
• Conectores prediseñados Permitir una rápida integración con varias fuentes de datos. 
• Perfilado y validación de datos avanzados garantice la precisión y coherencia de los datos, lo que le permitirá validarlos con reglas predefinidas y datos de perfil para análisis de calidad. 

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