Errores habituales en la preparación de datos para visualización

Introducción

La preparación de datos es una etapa crucial en el análisis y visualización. Aunque es fácil caer en errores comunes, estos pueden obstaculizar la eficacia de tus visualizaciones e incluso distorsionar tus conclusiones. En este artículo, exploraremos algunos errores habituales que puedes enfrentar durante esta fase del proceso, y cómo evitarlos para asegurar una preparación de datos sólida.

Explicación principal con ejemplos

Cuando preparamos datos para visualización, es importante garantizar que los datos estén limpios y estructurados correctamente. A continuación, presentamos un ejemplo de cómo preparar datos en Python puro:

import pandas as pd

# Cargar datos desde un CSV
data = pd.read_csv('datos.csv')

# Visualización inicial
print(data.head())

# Preparación básica: eliminación de valores faltantes y duplicados
data_cleaned = data.dropna()
data_unique = data_cleaned.drop_duplicates()

# Verificación final
print(data_unique.head())

Errores típicos / trampas

1. Ignorar los valores faltantes

Un común error es no manejar adecuadamente los valores nulos o faltantes en tus datos. Estos pueden hacer que tus visualizaciones sean imprecisas.

Solución: Utiliza métodos como dropna() para eliminar filas con valores faltantes, o reemplaza esos valores con una mediana, la moda, o cero según sea apropiado.

2. No normalizar los datos

A menudo, los datos no están en un formato que sea fácilmente comparable entre sí. Por ejemplo, fechas pueden estar en diferentes formatos (MM/DD/YY vs DD/MM/YY).

Solución: Convierte todas las fechas a un formato estándar usando pd.to_datetime().

3. No considerar la escala de los datos

Diferentes escalas entre variables pueden distorsionar visualizaciones, especialmente si usas gráficos como scatterplots o barras.

Solución: Normaliza tus datos a una escala común utilizando técnicas como el método Z-score o Min-Max scaling. En Pandas, puedes hacer esto con df.apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std()) para normalizar a media 0 y desviación estándar 1.

Checklist accionable

Aquí tienes una lista de verificación que te ayudará a preparar tus datos correctamente:

1. Verifica la existencia de valores faltantes: Utiliza df.isnull().sum() para identificar columnas con muchos valores nulos.
2. Convierte a formato estándar: Usa pd.to_datetime() para asegurar que todas las fechas estén en el mismo formato.
3. Normaliza los datos: Asegúrate de que las escalas sean comparables usando técnicas como la normalización o la escala Z-score.
4. Elimina duplicados: Utiliza df.drop_duplicates() para eliminar filas duplicadas.
5. Revisa y ajusta tipos de datos: Verifica que los tipos de datos estén correctos (por ejemplo, fechas no deben ser strings).
6. Valida la escala de las variables: Asegúrate de que las escalas sean comparables entre variables.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

Ahora que has preparado tus datos para visualización, puedes pasar a la siguiente etapa:

• Análisis avanzado: Usa herramientas como análisis estadísticos o modelos predictivos.
• Visualización detallada: Crea gráficos y mapas para una mejor comprensión de los datos.
• Interpretación: Asegúrate de interpretar correctamente las visualizaciones sin forzar conclusiones.

Siguiendo estos pasos, podrás preparar tus datos con precisión y confianza, asegurando resultados visualmente impresionantes y analíticamente sólidos.