Plan de Limpieza de Datos: Herramienta para Mejorar la Calidad de Conjuntos de Datos
El Planificador de Limpieza de Datos genera, en segundos, un guion paso a paso para detectar, corregir y documentar errores en cualquier dataset. Los analistas dedican hasta el 80 % de su jornada a preparar datos antes de analizarlos (Forbes, 2016), por lo que una guía automatizada libera tiempo y reduce fallos. Introduce datos clave, elige los errores a buscar, añade instrucciones específicas y obtén un plan listo para implementar.
Limpieza de Datos
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How to use the tool
Nombre del conjunto de datos: escribe un título breve y único. Ejemplos: “Registros de mantenimiento ferroviario 2022”, “Encuesta nacional de salud infantil”.
Descripción del conjunto de datos: resume contenido y finalidad en 1-2 frases. Ejemplos: “Datos diarios de fallos mecánicos y reparaciones”, “Variables demográficas y resultados clínicos de menores”.
Tipos de errores a buscar: lista categorías concretas que quieras encontrar. Ejemplos: “Campos booleanos vacíos, valores atípicos en temperaturas”, “Errores tipográficos en códigos de provincia, duplicados”.
Instrucciones específicas (opcional): añade reglas o restricciones. Ejemplos: “Convertir todas las horas a UTC-0”, “Eliminar filas con menos de tres mediciones válidas”.
Pulsa “Generar Plan de Limpieza de Datos” y descarga o copia el plan para integrarlo en tu flujo de trabajo (p. ej., scripts Python o SQL).
Quick-Facts
El 80 % del tiempo analítico se dedica a limpiar datos (Forbes, 2016).
ISO 8000 define los requisitos mínimos de calidad de datos industriales (ISO 8000-1:2021).
Las empresas pierden 12 % de ingresos por datos deficientes (Gartner, 2022).
La limpieza sistemática reduce el retrabajo hasta 70 % (IBM Data Quality Study, 2020).
Preguntas frecuentes
¿Qué genera exactamente el plan?
Obtienes una lista numerada con pasos de profiling, detección de errores, correcciones sugeridas, validaciones finales y pautas de documentación para tu dataset.
¿Necesito software adicional para ejecutar el plan?
No. El plan describe acciones ejecutables con herramientas comunes como Excel, Python (pandas) o SQL; tú eliges la plataforma.
¿Cuándo conviene actualizar el plan?
Actualiza cada vez que cambie el esquema del dataset o aparezcan nuevos campos; mantener la alineación evita errores de integración.
¿Admite datos sensibles?
Sí. Incluye recomendaciones de anonimización y cumplimiento GDPR resaltadas cuando especificas “datos personales” en las instrucciones.
¿Cómo se calculan las prioridades de limpieza?
El modelo pondera impacto (frecuencia × severidad) y esfuerzo estimado, asignando un nivel alto, medio o bajo a cada tarea.
¿Se puede compartir el plan con mi equipo?
Copias el resultado al portapapeles y lo pegas en tu wiki o gestor de proyectos; el formato Markdown facilita la colaboración.
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