Duplicados inesperados

Introducción

En la ciencia de datos, los duplicados son un desafío común que puede afectar gravemente la calidad y precisión del análisis. Un conjunto de datos sin duplicados es crucial para obtener resultados confiables y predecibles. Sin embargo, en la realidad, estos problemas pueden surgir por varias razones, como errores de ingesta de datos, inconsistencias en los formatos de entrada o malas prácticas en el almacenamiento.

Explicación principal con ejemplos

¿Por qué importa?

Los duplicados inesperados son especialmente perjudiciales en la ciencia de datos por varias razones. En primer lugar, pueden inflar estadísticas y métricas falsas, como la mediana o el promedio, lo que distorsiona las conclusiones del análisis. Además, pueden hacer que los modelos de machine learning se comporten de manera inesperada, ya que algunos algoritmos no pueden manejar datos duplicados sin problemas.

Ejemplo práctico

Supongamos que tienes una base de datos de clientes con un esquema simple:

CREATE TABLE clients (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100)
);

Después de la ingesta de datos, observas duplicados en el correo electrónico. Esto puede ocurrir por varias razones, como la ingesta de datos de diferentes fuentes que no están sincronizadas perfectamente.

INSERT INTO clients (id, name, email) VALUES 
(1, 'Alice', 'alice@example.com'),
(2, 'Bob', 'bob@example.com'),
(3, 'Charlie', 'charlie@example.com'),
(4, 'Alice', 'alice@example.com'); -- Duplicado en Alice

Si no se eliminan estos duplicados, podrías obtener resultados erróneos en tu análisis. Por ejemplo:

SELECT COUNT(*) FROM clients; -- Resulta 4, pero debería ser 3 si los duplicados fueran eliminados.

Errores típicos / trampas

Trampa 1: Ignorar la presencia de duplicados

Uno de los errores más comunes es simplemente ignorar la existencia de duplicados y continuar con el análisis. Esto puede llevar a resultados falsos sin que se note.

Trampa 2: Usar métodos inadecuados para eliminar duplicados

Usar métodos simples como DELETE FROM clients WHERE id = ... sin una estrategia adecuada puede ser ineficiente y puede no respetar las relaciones entre tablas. Además, podría dejar datos inconsistentes en otras columnas.

Trampa 3: No validar los resultados después de eliminar duplicados

Una vez eliminados los duplicados, es importante validar que el conjunto de datos sea coherente con los resultados esperados y que no haya perdido información crítica.

Checklist accionable para manejar duplicados inesperados

1. Identificar la fuente del problema: Verifica si los duplicados son producto de errores en la ingesta de datos o si son consecuencia de múltiples fuentes.
2. Usar una consulta DISTINCT para detectar duplicados

   SELECT email, COUNT(*) 
   FROM clients 
   GROUP BY email 
   HAVING COUNT(*) > 1;

1. Crear una tabla temporal para manejar los duplicados:

   CREATE TABLE temp_clients AS 
   SELECT * FROM clients;
   DELETE FROM clients WHERE id IN (SELECT id FROM temp_clients GROUP BY email HAVING COUNT(*) > 1);

1. Utilizar subconsultas para eliminar duplicados de manera eficiente:

   DELETE FROM clients 
   WHERE id NOT IN (
       SELECT MIN(id) 
       FROM clients 
       GROUP BY email
   );

1. Validar la coherencia del conjunto de datos: Asegúrate de que no haya perdido información crítica al eliminar duplicados.
2. Documentar los cambios: Mantén un registro de las acciones tomadas para eliminar duplicados y sus posibles impactos en el análisis.

Cierre: Siguientes pasos

Pasos siguientes

• Aprender más sobre manejo eficiente de datos: Explora técnicas avanzadas como la indexación apropiada y el uso de transacciones.
• Validar los resultados: Siempre valida los resultados después de eliminar duplicados para asegurarte de que no has perdido información crucial.
• Mejorar las prácticas de ingesta de datos: Implementa procedimientos más estrictos para evitar la aparición de duplicados en el futuro.

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Al manejar correctamente los duplicados inesperados, puedes mejorar significativamente la calidad y precisión de tus análisis en ciencia de datos. Siempre es importante estar atento a estos problemas y abordarlos con cuidado para obtener resultados confiables y predecibles.