Los científicos de datos gastan alrededor 60% Dedican parte de su tiempo al preprocesamiento de datos, lo que pone de relieve lo crucial que es convertir los datos en información procesable. El preprocesamiento de datos desempeña un papel fundamental en la mejora de la fiabilidad y la precisión de los análisis.

Este blog analizará por qué el preprocesamiento de datos es esencial para que sean adecuados para un análisis exhaustivo.

¿Qué es el preprocesamiento de datos?

El preprocesamiento de datos es el primer paso fundamental para analizarlos. Permite transformar los datos sin procesar en un formato comprensible y utilizable para el análisis. Es un proceso integral que garantiza que los datos estén preparados para las etapas posteriores de exploración, modelado e interpretación.

Si bien el preprocesamiento de datos debe realizarse antes de crear modelos de aprendizaje automático (ML), no es el único paso que precede al análisis. A continuación, se muestran las diferencias entre estos pasos:

Limpieza de datos vs. preprocesamiento de datos

Si bien a menudo se usan indistintamente, la limpieza de datos y el preprocesamiento de datos no son lo mismo.

Limpieza de datos es un subconjunto del preprocesamiento, que se ocupa principalmente de identificar y corregir errores e inconsistencias dentro del conjunto de datos.

Preprocesamiento de datos, por otro lado, es un término general que incluye la limpieza de datos y otros procesos como la normalización, la transformación y la extracción de características, que son esenciales para preparar los datos para el análisis.

Exploración de datos vs. preprocesamiento de datos

Exploración de datos Es como un trabajo de detective, en el que se buscan patrones, anomalías y conocimientos dentro de los datos. Implica hacer preguntas y obtener respuestas a través de métodos visuales y cuantitativos.

Preprocesamiento de datosSin embargo, es la base que hace posible dicha exploración. Implica limpiar, transformar y organizar datos para explorarlos y analizarlos de manera efectiva y obtener información significativa.

Preparación de datos versus preprocesamiento de datos

La preparación de datos y el preprocesamiento de datos a menudo se utilizan como sinónimos, pero pueden tener connotaciones diferentes.

Preparación de datos Puede ser una categoría más amplia que incluya el preprocesamiento, la recopilación de datos y la integración. Abarca todo el proceso de preparación de los datos para el análisis, desde el momento en que se recopilan hasta el momento en que se introducen en las herramientas analíticas.

Preprocesamiento de datos, si bien es parte de la preparación, se centra específicamente en transformar y acondicionar los datos antes del análisis.

¿Por qué es importante el preprocesamiento de datos?

La integridad del análisis de datos depende en gran medida de la calidad del preprocesamiento de los datos. El preprocesamiento de datos determina la usabilidad y la interpretabilidad de los datos, sentando las bases para modelos precisos de aprendizaje automático y IA.

Eliminando errores

Limpieza Es una técnica fundamental de preprocesamiento de datos. Le permite eliminar errores, imputar valores faltantes y rectificar inconsistencias. Por ejemplo, un conjunto de datos de un cliente con entradas redundantes debido a errores técnicos se sometería a una limpieza para garantizar que cada registro de cliente sea único y esté representado con precisión.

Uniformar los datos

Normalización es comparable a establecer igualdad de condiciones, donde medidas dispares se ajustan a una escala uniforme, permitiendo comparaciones equitativas. Por ejemplo, la normalización puede ayudarle a analizar el rendimiento de las acciones de diferentes países a pesar de que los precios de las acciones estén disponibles en varias monedas y escalas. Con técnicas de normalización como min-max, puede convertir todos los precios de las acciones a una moneda común, por ejemplo, USD, y luego aplicar una escala min-max para comparar el desempeño relativo de las acciones en una escala uniforme.

Encontrar patrones ocultos

Un preprocesamiento diligente puede revelar patrones e ideas ocultos. Un equipo de marketing que analice los datos de las redes sociales puede identificar los momentos pico de participación alineados con la actividad de spam. Sin embargo, excluir anomalías mediante la limpieza de datos le permitirá identificar períodos de participación pico genuinos y optimizar la estrategia.

Preprocesamiento de Big Data

A medida que los conjuntos de datos crecen en tamaño y complejidad, el preprocesamiento se vuelve aún más crítico. Big Data tiene un gran volumen, es heterogéneo y necesita ser procesado rápidamente. El preprocesamiento transforma big data sin procesar en un formato más limpio y estructurado, eliminando el ruido y facilitando su procesamiento.

De manera similar, las técnicas avanzadas como el procesamiento paralelo, la computación distribuida y los canales de preprocesamiento automatizados son indispensables para procesar big data de manera efectiva.

¿Sus equipos pasan horas limpiando y preparando datos manualmente para su análisis?

Imagine tener datos ya formateados, limpios y listos para usar. Astera ofrece datos listos para el análisis a su plataforma de análisis y BI, para que sus equipos puedan centrarse en la información valiosa, no en la preparación manual de datos.

Descarga la prueba gratuita de 14 días

Cómo preprocesar datos

El preprocesamiento de datos implica varias etapas clave que transforman los datos sin procesar en un formato listo para el análisis.

1. Elaboración de perfiles de datos

Comprender sus datos es el primer paso en el preprocesamiento. La elaboración de perfiles de datos implica examinar los datos utilizando distribuciones y estadísticas resumidas para comprender su estructura, contenido y calidad. Este paso puede revelar patrones, anomalías y correlaciones cruciales para un preprocesamiento informado.

Ejemplo: Un gerente minorista analiza un conjunto de datos de compras de clientes para encontrar el gasto promedio, los artículos más comunes y los momentos de compra para diseñar una estrategia de marketing basada en datos.

2. Limpieza de datos

La limpieza de datos detecta y corrige registros de datos corruptos o inexactos, como errores, valores atípicos, duplicados y valores faltantes. Métodos como la imputación de datos faltantes o la eliminación de valores atípicos ayudan a garantizar la precisión de su conjunto de datos.

Ejemplo: Los gerentes de ventas corrigen categorías de productos mal escritas o eliminan registros duplicados en los datos de ventas.

3. Reducción de datos

La reducción de datos tiene como objetivo disminuir el volumen de datos mientras se producen resultados analíticos iguales o similares. Técnicas como la reducción de dimensionalidad, la agrupación, los histogramas, la agrupación y el análisis de componentes principales pueden simplificar los datos sin perder patrones y tendencias informativos.

Ejemplo: Un investigador sólo utiliza las características más relevantes de una encuesta de clientes para predecir los hábitos de compra en lugar de todo el conjunto de datos.

4. Transformación de datos

Transformación de datos ayuda a modificar datos para necesidades específicas. Abarca una variedad de pasos como agregación, normalización y clasificación, entre otros, cada uno de los cuales desempeña un papel vital en la comprensión de los datos.

Por ejemplo, la agregación de datos amalgama puntos de datos individuales para proporcionar una descripción general consolidada, como resumir las cifras de ventas mensuales. De manera similar, la creación de características diseña nuevas variables a partir del conjunto de datos existente, lo que ayuda a discernir de manera más efectiva las tendencias intrínsecas dentro de los datos.

La transformación de datos también se puede utilizar para crear nuevos atributos dentro del conjunto de datos. Puede utilizar expresiones matemáticas para extraer códigos postales de una dirección y almacenarlos por separado o crear nuevos atributos a partir de funciones existentes.

Ejemplo: Un analista de datos de atención médica aprovecha expresiones matemáticas para crear nuevas funciones, como el índice de masa corporal (IMC), a través de funciones existentes como la altura y el peso.

5. Enriquecimiento de datos

Mejorar los datos con fuentes adicionales o atributos derivados puede proporcionar más profundidad y contexto. Implica incorporar información demográfica a los datos de los clientes o agregar datos meteorológicos a las cifras de ventas para tener en cuenta los efectos estacionales.

Ejemplo: Un analista de datos agrega datos meteorológicos a los datos de ventas de un minorista para ver si los patrones climáticos afectan las tendencias de compra.

6. Validación de datos

Antes de pasar al análisis, es fundamental garantizar la integridad de sus datos. La validación de datos verifica que los datos cumplan con criterios específicos, como restricciones, relaciones y rangos. Ayuda a confirmar que los datos son precisos, completos y confiables.

Ejemplo: Un ejecutivo de finanzas verifica si todas las entradas en un conjunto de datos de transacciones se encuentran dentro de los rangos de fechas y montos de transacción esperados.

Transforme sus datos sin procesar en información procesable con Astera

Optimice sus esfuerzos de preprocesamiento y procesamiento de datos para obtener ahorros visibles de tiempo y costos.

Vea la demostración para ver cómo Astera Puedes Ayudarnos

Preprocesamiento de datos en el aprendizaje automático: ventajas clave

Garantizar datos de alta calidad

El preprocesamiento de datos influye directamente en la precisión del análisis. Los datos preprocesados, libres de ruido irrelevante e inconsistencias, permiten a los modelos discernir y aprender de características importantes, mejorando la precisión de la predicción y la capacidad de toma de decisiones.

El preprocesamiento incluye varias actividades, como la limpieza de datos, la gestión de valores faltantes, la normalización o el escalado de características, la codificación de variables categóricas y la reducción de la dimensionalidad. Cada paso ayuda a refinar el conjunto de datos para que los algoritmos de aprendizaje automático puedan interpretarlos de forma correcta y eficiente. Por ejemplo, comprender ¿Cómo funciona SVM? es crucial a la hora de elegir el adecuado
Algoritmo para tareas de clasificación.

Por ejemplo, el escalado de características garantiza que todas las características de entrada tengan la misma ponderación, evitando que una sola característica influya de manera desproporcionada en la salida del modelo. De manera similar, codificar variables categóricas en un formato numérico es esencial para algunos algoritmos que solo toman datos numéricos como entrada.

Refinamiento de la precisión y el rendimiento del modelo

El preprocesamiento de datos en el aprendizaje automático nos permite eliminar muchos obstáculos que pueden obstaculizar el rendimiento del modelo. Hacerlo nos ayuda a hacer predicciones más precisas, confiables y sólidas.

El preprocesamiento protege contra sobreajuste, donde, de otro modo, un modelo podría internalizar el ruido como parte de la señal, comprometiendo su capacidad de generalizar a nuevos datos. Técnicas como la normalización y el escalado de características fomentan la adaptabilidad de un modelo.

Ingeniería de características, una faceta esencial del desarrollo de modelos, se ve enormemente facilitada por el preprocesamiento. Permite funciones innovadoras a partir de datos existentes, refinando el rendimiento del modelo.

Por ejemplo, hay un conjunto de datos de encuestas médicas con cientos de funciones. Mediante el preprocesamiento de datos, en particular la selección de características, se pueden identificar las características más relevantes (como la edad, los síntomas y el historial médico) que son clave para predecir una enfermedad. Al hacerlo, se descartan detalles menos importantes, como el color favorito del paciente, lo que mejora la precisión del modelo predictivo sin modificar los datos originales.

Acelere el proceso de aprendizaje y la confiabilidad del modelo

La eficiencia del proceso de formación también se beneficia enormemente del preprocesamiento. Los algoritmos pueden identificar patrones más rápidamente en datos limpios, reduciendo así el tiempo, el esfuerzo y la energía dedicados a entrenar el algoritmo. Todas estas son consideraciones vitales en entornos de big data.

Además, la confiabilidad de los conocimientos obtenidos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático depende de la precisión del preprocesamiento. Garantiza que la entrada de datos en los modelos sea confiable, lo que permite predicciones confiables y procesables.

Técnicas de preprocesamiento de datos

Las técnicas de preprocesamiento de datos le ayudan a ajustar los datos para modelos de aprendizaje automático o análisis estadísticos. Así es como estas técnicas ayudan a preprocesar los datos:

Imputación de datos

Los datos faltantes pueden distorsionar el análisis y dar lugar a modelos inexactos. Las estrategias para manejar los valores faltantes incluyen la imputación (completar los valores faltantes con medidas estadísticas como la media o la mediana) o el uso de algoritmos que puedan manejar datos faltantes, como bosques aleatorios.

Reducir los datos ruidosos

Los datos ruidosos pueden oscurecer patrones significativos. Técnicas como el suavizado (usando promedios móviles) y el filtrado (aplicando algoritmos para eliminar el ruido) ayudan a aclarar la señal en los datos. Por ejemplo, una media móvil puede suavizar las fluctuaciones a corto plazo y resaltar tendencias a largo plazo.

Identificar y eliminar duplicados

Los datos duplicados pueden distorsionar el análisis y generar resultados sesgados. La detección puede ser tan simple como buscar registros idénticos o tan compleja como identificar casi duplicados mediante coincidencias difusas. La eliminación garantiza que cada punto de datos sea único, manteniendo la integridad de su conjunto de datos.

Ingeniería de características

La creación de nuevas funciones a partir de datos existentes puede desbloquear conocimientos profundos. Este proceso podría implicar combinar dos variables para crear una nueva, como calcular el índice de masa corporal a partir del peso y la altura o extraer partes de datos (como el día de la semana) para el análisis de series temporales.

Escalado o normalización de características

Escalar las características a un rango uniforme garantiza que ninguna característica domine el modelo debido a la escala. Los métodos incluyen el escalado mínimo-máximo, que reescala la característica a un rango fijo, generalmente de 0 a 1, o la estandarización, que centra la característica en cero con una variación unitaria.

Reducción de dimensionalidad

Las técnicas de reducción de dimensionalidad, como el Análisis de Componentes Principales, reducen las variables consideradas, simplificando el modelo sin perder información significativa. Este método puede mejorar el rendimiento del modelo y reducir la complejidad computacional.

discretización

La conversión de funciones continuas en contenedores discretos puede hacer que los datos sean más manejables y mejorar el rendimiento del modelo. Por ejemplo, la edad se puede agrupar en categorías como '18-25′, '26-35′, etc., para simplificar el análisis y revelar tendencias generacionales.

Codificación de funciones

Los métodos de codificación de datos categóricos, como la codificación one-hot o de etiquetas, convierten variables categóricas en forma numérica para el entrenamiento de modelos. La codificación es esencial para los algoritmos que requieren entrada numérica.

Disfrute de un ahorro de tiempo de hasta el 60 %. Optimice el preprocesamiento de datos con Astera.

Simplifique la preparación de sus datos con nuestra guía completa paso a paso.

Descargue la guía de preparación de datos de forma gratuita.

Herramientas de preprocesamiento de datos

Las herramientas de preprocesamiento de datos simplifican la forma de interactuar con una gran cantidad de datos, lo que facilita dar forma y pulir datos complejos. Algunas herramientas de preprocesamiento de datos que hacen posible esta transformación son:

• pandas: Esta biblioteca de Python ofrece una amplia gama de funciones para manejar datos, lo que la hace ideal para limpiar, filtrar y agregar grandes conjuntos de datos.
• Scikit-learn: Scikit-learn está equipado para manejar todo, desde el escalado de funciones hasta la codificación de variables categóricas, garantizando que sus datos estén en la mejor forma para el modelado.
• AbrirRefinar: Diseñado para los desafíos de los datos desordenados, OpenRefine es una herramienta independiente que limpia y transforma datos. Es beneficioso para estandarizar formatos de datos y enriquecer conjuntos de datos con información de fuentes externas.

Las herramientas automatizadas de preprocesamiento de datos le permiten centrarse en obtener conocimientos en lugar de enredarse en la preparación de datos.

El preprocesamiento de datos garantiza que los datos sin procesar estén listos para el análisis y le permite extraer información valiosa. Sin embargo, se requieren habilidades técnicas, experiencia en el campo y toma de decisiones estratégicas para sentar las bases de un análisis preciso y confiable.

Cómo Astera Optimiza el preprocesamiento de datos mediante IA

AsteraLa solución impulsada por IA de simplifica el preprocesamiento de datos al eliminar las barreras tradicionales de la experiencia técnica y la codificación extensa. Los beneficios de AsteraLa plataforma de preprocesamiento de datos sin código incluye:

• Velocidad:Acelere el proceso de preparación de datos con IA y obtenga información más rápidamente.
• Exactitud: Minimice el error humano con la extracción y transformación de datos automatizadas.
• Eficiencia de costo: Reducir la necesidad de personal especializado y formación.
• Agilidad:Adaptarse rápidamente a los cambiantes requisitos de datos con capacidades flexibles pero sólidas.
• Escalabilidad: Maneje sin esfuerzo la complejidad y los crecientes volúmenes de datos.

AsteraLa plataforma fácil de usar de democratiza el proceso de preparación de datos con preparación de datos basada en la nube, lo que le permite automatizar la recopilación, limpieza, transformación y organización de datos independientemente de la experiencia técnica. Astera ofrece importantes ahorros de tiempo y esfuerzo, lo que la convierte en una opción destacada en herramientas de preprocesamiento de datos.

¿Está listo para transformar su flujo de trabajo de preprocesamiento de datos? Aproveche el poder de la gestión de datos impulsada por IA para optimizar sus canales de datos sin esfuerzo.

Experimenta el poder de AsteraLa plataforma sin código de primera mano registrándose en un prueba gratuita de 14 días..