Variables derivadas

Variables derivadas: Usando funciones condicionales para mejorar tu análisis

Introducción

En el análisis de datos, las variables derivadas son herramientas poderosas que permiten crear nuevas características a partir de los datos existentes. Esto no solo enriquece la información disponible sino que también puede mejorar significativamente el rendimiento y la precisión de algoritmos de machine learning. En este artículo, exploraremos cómo utilizar funciones condicionales para crear variables derivadas efectivamente.

Explicación principal

Las funciones condicionales, como CASE WHEN en SQL, permiten definir nuevas columnas basándose en criterios lógicos complejos. Estos casos se utilizan comúnmente para transformar datos de manera semánticamente significativa y prepararlos para análisis avanzados.

Ejemplo: Creando una variable derivada

Supongamos que tenemos un conjunto de datos sobre clientes con las siguientes columnas:

CREATE TABLE Clientes (
    Id INT,
    Edad INT,
    Ingresos DECIMAL(10,2),
    Ciudad VARCHAR(50)
);

Queremos crear una nueva variable Segmento basada en la edad y los ingresos para clasificar a nuestros clientes:

SELECT 
    Id,
    Edad,
    Ingresos,
    Ciudad,
    CASE 
        WHEN Edad < 30 AND Ingresos > 50000 THEN 'Joven Acomodado'
        WHEN Edad BETWEEN 30 AND 45 AND Ingresos > 70000 THEN 'Adulto Acomodado'
        WHEN Edad > 45 AND Ingresos < 30000 THEN 'Anciano Desfavorecido'
        ELSE 'Otro Segmento'
    END AS Segmento
FROM Clientes;

Errores típicos / trampas

1. Olvidar el ELSE en casos no cubiertos:

   -- Error
   CASE 
       WHEN Edad < 30 THEN 'Joven'
       WHEN Edad > 65 THEN 'Anciano'
   END AS Segmento

1. Usar comparaciones incorrectas en WHEN:

   -- Error
   CASE 
       WHEN Edad <= 30 AND Ingresos >= 50000 THEN 'Joven Acomodado'
       WHEN Edad >= 30 AND Ingresos < 70000 THEN 'Adulto Acomodado'
   END AS Segmento

1. No considerar el orden de los casos:

   -- Error
   CASE 
       WHEN Edad > 65 THEN 'Anciano'
       WHEN Edad < 30 THEN 'Joven'
       ELSE 'Adulto'
   END AS Segmento

Checklist accionable

1. Revisa la lógica de tus casos: Asegúrate de que cada caso esté bien definido y cubra todos los escenarios posibles.
2. Utiliza el ELSE para casos no cubiertos: Si no hay un caso que coincida con las condiciones, asegúrate de manejarlo adecuadamente.
3. Prueba tus consultas con datos reales: Verifica que cada segmento esté correctamente asignado a los clientes.
4. Documenta claramente tu lógica: Incluye comentarios en tus casos WHEN para que otros analistas entiendan fácilmente la lógica detrás de las variables derivadas.
5. Valida tus resultados: Comprueba que las segmentaciones sean coherentes y no contengan errores.

Cierre

Las variables derivadas son herramientas cruciales en el análisis de datos, permitiendo la creación de nuevas características a partir de los datos existentes. Al utilizar funciones condicionales como CASE WHEN, puedes transformar tus datos para mejorar significativamente la precisión y rendimiento de algoritmos de machine learning.

Siguientes pasos

• Estudia más sobre funciones condicionales: Aprende a usar otras funciones condicionales disponibles en SQL, como COALESCE o IIF.
• Practica con datos reales: Aplica tus conocimientos a conjuntos de datos reales para mejorar tu habilidad en la creación de variables derivadas.
• Explora algoritmos de machine learning: Utiliza las variables derivadas que has creado para entrenar y validar modelos de aprendizaje automático.

Siguiendo estos pasos, podrás mejorar significativamente tus habilidades en análisis de datos y preparación de datasets para machine learning.