¿Cómo puede normalizar los datos para una limpieza efectiva?

1 ¿Por qué normalizar los datos?

La normalización de datos puede ser una excelente manera de mejorar la precisión, confiabilidad y validez de su análisis de datos y toma de decisiones. Puede ayudar a eliminar o reducir el impacto de valores extremos, valores faltantes y unidades o escalas inconsistentes que pueden sesgar los resultados y las conclusiones. Además, la normalización de datos puede mejorar el rendimiento y la eficiencia de los algoritmos de modelado y procesamiento de datos al reducir la complejidad y la variabilidad. Por último, puede facilitar la integración y comparación de datos de diferentes fuentes, formatos y contextos mediante la creación de un estándar y una referencia comunes.

2 ¿Cómo normalizar los datos?

La normalización de datos es un paso importante para muchas tareas de procesamiento de datos, y hay varios métodos a considerar dependiendo del tipo de datos, la estructura y el propósito. La normalización mínima-máxima escala los valores de datos a un rango entre 0 y 1 restando el valor mínimo y dividiendo por el rango. La normalización de la puntuación Z estandariza los valores de los datos restando la media y dividiendo por la desviación estándar, lo que da como resultado una media de 0 y una desviación estándar de 1. La escala decimal divide los valores de datos por una potencia de 10 que es igual o mayor que el valor absoluto máximo, lo que da como resultado valores entre -1 y 1.

3 ¿Qué herramientas usar?

La normalización de datos se puede hacer de varias maneras dependiendo de sus preferencias y necesidades. Excel ofrece fórmulas, funciones y herramientas de análisis de datos para calcular parámetros para la normalización y aplicarlos a los valores de datos. Las bibliotecas y módulos de Python como pandas, numpy y sklearn proporcionan métodos como minmax_escala, estándar_Escale y escale para manipular, analizar y normalizar datos. Los paquetes y funciones de R como dplyr, base y scales ofrecen funciones como mutar, min, max, mean, sd y rescale para transformar, resumir y normalizar datos.

4 ¿Qué considerar?

La normalización de datos puede tener tanto beneficios como inconvenientes, por lo que debe considerar varios factores antes de aplicar cualquier método. Estos incluyen la distribución y la forma de sus datos, los valores atípicos y el ruido presente, y el significado y el contexto de sus datos. Por ejemplo, la normalización de puntuación z puede hacer que sus datos sean más simétricos y normales, mientras que la normalización mínima-máxima puede preservar la forma original y la asimetría. La normalización mínima-máxima puede magnificar los valores atípicos y el ruido, mientras que la normalización de puntuación z puede reducirlos. La escala decimal puede cambiar las unidades y la magnitud de los datos, mientras que la normalización mínima-máxima puede conservarlos. Todos estos factores deben tenerse en cuenta para garantizar que tome la mejor decisión para sus datos.

5 ¿Cómo comprobarlo?

La normalización de datos puede mejorar la calidad y la limpieza de los datos, pero es importante verificar los efectos de los métodos de normalización. Para comprobar los datos normalizados, compare las estadísticas descriptivas y las distribuciones de los datos originales y normalizados mediante tablas, gráficos y pruebas para observar los cambios en la media, la mediana, la moda, el rango, la varianza, la desviación estándar, la asimetría, la curtosis y los valores atípicos. Además, evalúe el rendimiento y la precisión de sus algoritmos de procesamiento y modelado de datos utilizando métricas, puntuaciones y métodos de validación para buscar mejoras o disminuciones en la velocidad, la eficiencia y la precisión. Finalmente, evalúe la validez y confiabilidad de su análisis de datos y toma de decisiones utilizando criterios, estándares y comentarios para garantizar la consistencia, coherencia y claridad en los resultados y conclusiones.

6 Esto es lo que más debe considerar

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