Pérdida de filas: Un desafío en el análisis de datos con SQL

Introducción

En la ciencia de datos, los joins son una herramienta esencial para combinar datos provenientes de múltiples fuentes. Sin embargo, uno de los desafíos más comunes que los analistas de datos enfrentan durante la fusión de datasets es la pérdida de filas. Este fenómeno puede resultar en resultados erróneos o incompletos y, por lo tanto, es crucial entender sus causas y prevenirlos. En esta guía, exploraremos cómo las pérdidas de filas pueden afectar tu análisis, analizaremos algunos errores comunes que te llevarán a perder filas y proporcionaremos un checklist detallado para evitar estas situaciones.

Explicación principal con ejemplos

Imagina que tienes dos datasets: pedidos e impresiones. Quieres combinar estos datasets para obtener información sobre los pedidos realizados por los usuarios después de ver anuncios. Usando un join LEFT, podrías intentar conectar estas tablas basándote en el usuario ID:

SELECT *
FROM pedidos p 
LEFT JOIN impresiones i ON p.usuario_id = i.usuario_id;

Sin embargo, si no todos los usuarios que realizaron pedidos han visto anuncios (o viceversa), obtendrás filas en pedidos que no tienen correspondencia en impresiones. Estos son precisamente las filas perdidas.

Ejemplo práctico

Supongamos tienes la siguiente información:

Dataset de Pedidos:

| usuario_id | producto | |------------|----------| | 101 | Producto A | | 102 | Producto B | | 103 | Producto C |

Dataset de Impresiones:

| usuario_id | anuncio | |------------|---------| | 102 | Anuncio X | | 104 | Anuncio Y |

Si usas un LEFT JOIN, obtendrás:

| usuario_id | producto | anuncio | |------------|----------|---------| | 101 | Producto A | NULL | | 102 | Producto B | Anuncio X | | 103 | Producto C | NULL |

Como puedes ver, los usuarios con usuario_id 101 y 103 se pierden en el resultado final.

Errores típicos / trampas

Trampa #1: Usar JOIN incorrecto

Usando un INNER JOIN, solo obtendrás las filas que coinciden en ambos datasets, resultando en la pérdida de filas:

SELECT *
FROM pedidos p 
INNER JOIN impresiones i ON p.usuario_id = i.usuario_id;

En nuestro ejemplo, solo recibirías el usuario 102 con su correspondiente anuncio.

Trampa #2: No considerar los datos faltantes

Si no manejas adecuadamente las filas sin coincidencia, podrás perder información importante. Por ejemplo:

SELECT p.usuario_id, COUNT(i.anuncio) AS impresiones
FROM pedidos p 
LEFT JOIN impresiones i ON p.usuario_id = i.usuario_id
GROUP BY p.usuario_id;

En el caso de usuario_id 101 y 103, no recibirías ningún conteo de impresiones.

Trampa #3: Olvidar las coincidencias cruzadas

Una fallo común es olvidar que los datos pueden estar repartidos en múltiples tablas. Por ejemplo, si tienes un usuarios dataset adicional con información sobre los usuarios:

Dataset de Usuarios:

| usuario_id | nombre | |------------|--------| | 101 | Juan | | 102 | María | | 103 | José |

Y quieres combinarlo con pedidos y impresiones, debes asegurarte de que todas las tablas están correctamente relacionadas:

SELECT u.nombre, p.producto, i.anuncio 
FROM usuarios u
LEFT JOIN pedidos p ON u.usuario_id = p.usuario_id
LEFT JOIN impresiones i ON p.usuario_id = i.usuario_id;

Checklist accionable

Para evitar las pérdidas de filas en tus consultas SQL:

1. Verifica los joins: Asegúrate de usar el tipo correcto de join (INNER, LEFT, RIGHT o FULL). Si estás usando un LEFT JOIN, considera el efecto de las filas sin correspondencia.
2. Maneja los datos faltantes: Usa funciones como COALESCE() para manejar valores nulos adecuadamente. Por ejemplo:

   SELECT COALESCE(p.producto, 'Sin producto') AS producto, i.anuncio 
   FROM pedidos p 
   LEFT JOIN impresiones i ON p.usuario_id = i.usuario_id;

1. Comprueba las coincidencias cruzadas: Verifica que todos los datasets estén correctamente relacionados y considera la posibilidad de un JOIN cruzado.
2. Utiliza subconsultas para validación: Usa subconsultas para validar si todas las filas en tu dataset principal tienen correspondencia en el dataset secundario antes de realizar el JOIN.
3. Analiza el resultado final: Siempre revisa el resultado final y verifica que no haya filas perdidas innecesarias.

Cierre

La pérdida de filas puede ser un desafío significativo en el análisis de datos con SQL, pero con una comprensión adecuada y la aplicación de mejores prácticas, puedes evitarlo. Al seguir este checklist, podrás asegurarte de que tu análisis está basado en todo el conjunto de datos disponible.

Siguientes pasos

• Revisa tus consultas: Analiza las consultas SQL existentes para identificar posibles pérdidas de filas.
• Prueba con conjuntos de datos pequeños: Utiliza datasets menores para probar y depurar tus consultas antes de implementarlas en entornos más grandes.
• Documenta tus consultas: Mantén un registro claro de las consultas SQL y cómo se relacionan entre sí, lo que te ayudará a rastrear cualquier pérdida de filas.

Siguiendo estos pasos, podrás mejorar la precisión y fiabilidad de tus análisis de datos.