En este artículo hablaremos de los 5 errores más comunes que como analista de datos debes evitar.
Lo puedes ver en el siguiente video o puedes seguir leyendo.
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Error 1: Limpieza de datos inadecuada
La falta de una adecuada limpieza de datos puede llevar a conclusiones erróneas. Datos inconsistentes, duplicados o faltantes pueden generar sesgos y resultados imprecisos.
Para una correcta limpieza y preprocesamiento de datos te recomendamos estas mejores prácticas:
– Elimina duplicados.
– Gestiona valores faltantes (con imputación de medias, a través de un algoritmo de predicción, o simplemente no uses esas filas, hay varias formas de hacer esto).
– Corrige inconsistencias en el formato y asegúrate de que todas las variables estén en la misma escala.
Error 2: Ignorar valores atípicos (outliers)
Los valores atípicos pueden tener un impacto significativo en los resultados del análisis de datos, distorsionando la media, la mediana y la correlación entre variables.
Para detectar y manejar valores atípicos, utiliza métodos gráficos como diagramas de caja y bigotes o de dispersión, y métodos estadísticos como el rango intercuartílico o Z-score.
Considera eliminar, transformar o ajustar estos valores según el contexto.
Error 3: Confundir correlación con causalidad
La correlación indica una relación lineal entre dos variables, mientras que la causalidad implica que un cambio en una variable produce un cambio en la otra.
Error 4: Sobrejuste o subajuste de modelos
El cuarto error es el sobreajuste o subajuste de los modelos. Si nuestro modelo es demasiado complejo, puede ajustarse demasiado a los datos de entrenamiento y no funcionar bien con nuevos datos. Si nuestro modelo es demasiado simple, no podrá capturar todas las relaciones en los datos.
Para evitar este error, debemos validar nuestros modelos y ajustarlos adecuadamente. Podemos usar técnicas como la validación cruzada y la selección de características para mejorar la precisión del modelo.
Error 5: No validar suposiciones
El quinto y último error es no validar las suposiciones. Es importante verificar que nuestras suposiciones sean correctas antes de realizar cualquier análisis. Si nuestras suposiciones son incorrectas, podemos obtener resultados inexactos.
Para evitar este error, debemos validar nuestras suposiciones y verificar que los datos sean apropiados para el análisis que deseamos realizar. Podemos usar técnicas como la prueba de normalidad y la prueba de homogeneidad de varianza.
Resumen de los 5 errores más comunes en el análisis de datos
En resumen, los 5 errores más comunes en el análisis de datos son: la limpieza de datos inadecuada, ignorar valores atípicos, confundir correlación con causalidad, el sobreajuste o subajuste de modelos, y la falta de validación de suposiciones.
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