Transformación y agregación

Introducción

En el análisis de datos, la transformación y agregación son pasos fundamentales que preparan los datos para su posterior uso en modelado predictivo o análisis exploratorio. En el contexto de la ciencia de datos, estas técnicas nos permiten limpiar, normalizar y extraer información valiosa a partir de nuestros conjuntos de datos brutos. A través del procesamiento de datos, podemos hacer que los modelos de machine learning sean más precisos y los análisis sean más informativos.

Explicación principal con ejemplos

La transformación implica el cambio en la forma o estructura de los datos para mejorar su calidad y utilidad. Esto puede incluir:

• Limpieza: Eliminación de valores nulos, corrección de errores ortográficos, etc.
• Normalización: Alinear los datos a un formato estándar, como el uso de fechas en un formato uniforme o la homogeneización de las categorías.
• Agregación: Cálculos agregados como suma, promedio, conteo, mínimo y máximo.

La agregación es el proceso de resumir los datos para obtener una visión más clara. Esto puede implicar:

• Resúmenes descriptivos básicos: Promedios, medias, desviaciones estándar.
• Agrupamientos: Agrupar datos por categorías y calcular medidas agregadas en cada grupo.

Ejemplo de transformación y agregación:

Supongamos que trabajamos con un conjunto de datos de pedidos en una tienda online. Nuestro objetivo es preparar estos datos para el análisis de ventas y la predicción del comportamiento del cliente.

-- Ejemplo de transformación y agregación

-- Limpieza: Eliminando filas con valores nulos en la columna 'fecha'
DELETE FROM pedidos WHERE fecha IS NULL;

-- Normalización: Convertir todas las fechas a un formato estándar
UPDATE pedidos SET fecha = DATE(fecha);

-- Agregación: Calcular ventas totales por mes y producto
SELECT YEAR(fecha) AS anio, MONTH(fecha) AS mes, producto, SUM(cantidad * precio_unitario) AS ventas_total
FROM pedidos
GROUP BY anio, mes, producto;

Errores típicos / trampas

1. No limpiar los datos: Ignorar las columnas con valores nulos o errores en los datos puede llevar a resultados erróneos y análisis inexactos.
2. Inconsistencia en el formato de fecha: Usar diferentes formatos para representar fechas puede resultar en errores en el cálculo temporal, lo que afecta la consistencia del análisis.
3. Omitir agrupamientos adecuados: No agrupar correctamente los datos puede resultar en valores agregados incorrectos o desinformados.

Checklist accionable

• Verifica la limpieza de tus datos antes de cualquier proceso.
• Normaliza el formato de las fechas para garantizar consistencia y precisión.
• Agrupa correctamente los datos según las variables relevantes para obtener medidas agregadas precisas.
• Comprueba la integridad de tus datos después del procesamiento para asegurar que no se ha perdido información crucial.
• Documenta cada paso en tu proceso de transformación y agregación.

Cierre: Siguientes pasos

Ahora que has aprendido a transformar y agrupar datos, aquí hay algunos pasos siguientes:

1. Exploración adicional: Utiliza herramientas como GROUP BY con distintos niveles de agrupamiento para descubrir patrones ocultos.
2. Visualización: Crea gráficos basados en tus agregados para visualizar y comunicar los resultados a otros miembros del equipo o stakeholders.
3. Integración: Prepara tus datasets analíticos para ser utilizados en modelos de machine learning, como el preprocesamiento necesario antes del ajuste.

Transformar y agrupar datos es un paso crucial en la ciencia de datos que prepara los datos para su análisis más profundo y modelado predictivo. Con este conocimiento, estás equipado para tomar decisiones informadas basadas en datos sólidos y consistentes.