Validación básica

Introducción

La validación básica es una etapa crucial en la preparación de datos para análisis y machine learning. Es la fase donde se asegura que los datos no contienen errores visibles, como valores nulos o inconsistentes. En esta unidad, aprenderás cómo validar los datos en SQL utilizando técnicas comunes y herramientas útiles.

Explicación principal con ejemplos

La validación de datos es crucial para garantizar la calidad de los datos que se usarán en análisis más avanzados. Las consultas SQL proporcionan una forma eficaz y directa de validar datos, especialmente cuando trabajamos con grandes volúmenes o bases de datos complejas.

Ejemplo 1: Valores nulos

Una de las formas más comunes de error en los datos es la presencia de valores nulos. En SQL, puedes usar el operador IS NULL para identificar estas filas.

SELECT *
FROM clientes
WHERE nombre IS NULL;

Este ejemplo muestra cómo buscar todas las filas donde el campo nombre está vacío o no tiene un valor asignado.

Ejemplo 2: Valores fuera de rango

En ciertas columnas, se espera que los valores estén dentro de un rango específico. Por ejemplo, si tienes una columna que almacena edades y solo se permiten edades entre 18 y 90 años:

SELECT *
FROM clientes
WHERE edad < 18 OR edad > 90;

Este ejemplo filtra todas las filas donde la edad es menor a 18 o mayor a 90, lo que podría indicar un error en la captura de datos.

Ejemplo 3: Valores no únicos

En algunos casos, podrías tener valores duplicados que no deberían estar presentes. Por ejemplo, si cada cliente debe tener una única identificación:

SELECT id_cliente, COUNT(*)
FROM clientes
GROUP BY id_cliente
HAVING COUNT(*) > 1;

Esta consulta cuenta el número de ocurrencias para cada id_cliente y filtra aquellos que tienen más de una ocurrencia, lo que podría indicar duplicados.

Errores típicos / trampas

Trampa 1: Ignorar valores nulos en análisis estadísticos

A menudo, los datos con valores nulos son excluidos automáticamente por muchos paquetes de software y algoritmos de machine learning. Sin embargo, si estos valores están relacionados con una característica relevante del problema, no deben ser ignorados a menos que se trate adecuadamente.

Trampa 2: No validar rango en columnas numéricas

Como mostramos en el ejemplo anterior, no validar el rango de valores numéricos puede llevar a conclusiones erróneas. Asegúrate de incluir estas validaciones en tus consultas de validación básica.

Trampa 3: Ignorar duplicados en análisis de segmentación

Los duplicados pueden afectar significativamente los resultados del análisis, especialmente si se realizan agrupamientos o cálculos basados en valores únicos. Es importante identificar y manejar estos duplicados adecuadamente.

Checklist accionable

1. Identifica valores nulos: Usa IS NULL para filtrar filas con valores nulos.
2. Valida rango de valores numéricos: Asegúrate que los datos estén dentro del rango esperado usando operadores como <, >.
3. Detecta duplicados: Usa GROUP BY y HAVING COUNT(*) > 1 para identificar filas duplicadas.
4. Revisa valores fuera de lógica: Valida que los datos cumplan con la lógica del negocio, por ejemplo, rango de edades en un estudio sobre personas.
5. Validez temporal: Si trabajas con datos temporales, asegúrate que las fechas estén dentro del rango esperado.

Cierre

La validación básica es una etapa fundamental en la preparación de datos para análisis y machine learning. Al validar tus datos utilizando SQL, puedes asegurarte de que los resultados obtenidos sean precisos y confiables.

Siguientes pasos

• Pasar a la siguiente unidad: Avanza a "Transformación de datos" donde aprenderás sobre normalización y escalado conceptual.
• Revisión periódica: Realiza revisiones periódicas de tus datos para asegurarte de que siguen siendo válidos con el tiempo.
• Documenta procesos: Documenta cada paso en la validación y transformación de datos para asegurar su reproducibilidad.