Limpieza de Datos: Técnicas con Excel y Python

En el proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL) de datos, la limpieza de datos juega un papel crucial. A menudo, los datos extraídos vienen con errores, faltantes y no uniformes, lo que hace crucial una limpieza efectiva.

Aquí nos sumergiremos en cómo lograrlo utilizando Excel y Python.

¿Por qué es importante la limpieza de datos?

La fase de limpieza de datos es esencial para asegurar que los datos sean legibles y útiles para las etapas siguientes del procesamiento de datos. Este momento da la oportunidad de familiarizarse con los datos y generar preguntas iniciales sobre cómo se pueden utilizar.

¿Qué significa "Garbage in, garbage out"?

El dicho "Garbage in, garbage out" resume la importancia de la limpieza de datos. Esencialmente, si introduces datos de mala calidad en tu proceso, tus resultados serán igualmente pobres. Por esto, es vital garantizar que los datos estén bien limpios en esta etapa.

¿Qué software podemos usar para la limpieza de datos?

Para la limpieza de datos se pueden emplear múltiples herramientas, desde lenguajes de programación hasta aplicaciones de software. Por ejemplo, Excel y Python son dos soluciones robustas que se adaptan bien a esta tarea.

¿Cómo puede Python ser usado para la limpieza de datos?

Si se tiene experiencia con la programación, Python ofrece una gran cantidad de herramientas para la limpieza de datos. Las librerías como Numpy y Pandas pueden ayudar a organizar los datos en un dataframe, preparándolos para el análisis o la carga posterior.

¿Y cómo podemos limpiar datos con Excel?

Por otro lado, incluso sin habilidades de programación, se puede hacer un buen uso de Excel para limpiar datos. Excel ofrece una serie de fórmulas útiles que pueden realizar trabajos como filtro de información, cambio de valores, y exclusiones.