Enriquecimiento de los datos para análisis profundo

Resumen:

• Esta etapa puede o no existir.
• Enfócate en el problema. El tema debe estar en el centro junto a su contexto.
• Limpia y luego enriquece. Si no, puedes terminar ensuciando más tu dataset.
• Decide terminar. A veces esta etapa puede ser infinita.
• Puedes comenzar proyectado variables numéricas a categóricas.
• Complementa la definición de los elementos descritos.

A ti que miras este mi comentario, quiero decirte que estas a mitad de camino de este gran curso y te felicito. Te comparto que no será la primera vez q lo vea y espero que lo disfrutes tanto como yo lo hago.

Mientras trabajamos nos vamos dando cuenta que la nuestra información puede estar mejor explicada para acercarnos a tener la respuesta a nuestro problema.
El proceso de enriquecimiento de datos es una parte del proceso de ciencia de datos. Pero puede no existir si la data es suficiente .
El contexto del problema es lo que nos empuja a enriquecer los datos que tenemos.
Primero se limpia , luego se enriquece.
Hay que enfocarse en la pregunta a responder para definir hasta donde llegamos con el enriquecimiento, pues puede ser infinito el proceso.
Como enriquecer:

• Estadísticos de una variable numérica agrupada en una categórica. Promedio de cada tipo.
• Estadísticos por zonas o lugares geográficas
• Describir el contexto. Escenario y actores. Lograr poder proyectarlos en los datos.

El enriquecimiento de los datos puede ser fundamental para un análisis más profundo y significativo

Agregar Datos Externos:

Datos Geoespaciales:
Si tu conjunto de datos contiene información geográfica, puedes agregar coordenadas o datos geoespaciales para visualizaciones o análisis basados ​​en la ubicación.

Datos Demográficos:
Incorporar datos demográficos como población, ingresos por área, densidad, etc., que pueden proporcionar contexto a tus análisis.

Datos del Gobierno o Instituciones:
A menudo, los gobiernos y otras instituciones tienen datos disponibles, como estadísticas económicas, de salud, educación, etc.

Crear nuevas características:

Ingeniería de Características:
Crea nuevas características a partir de las existentes que podrían ser más informativas para tu análisis.

Análisis de Series Temporales:
Si tienes datos temporales, podrías agregar características derivadas como medios móviles, tendencias, estacionalidad, etc.

Normalización y Limpieza Adicionales:

Normalización de texto:
Si hay datos de texto, normalízalos para realizar análisis de texto.
Limpieza de Datos Faltantes:
Trata de llenar o manejar los valores faltantes de manera más precisa.

Codificación de Variables Categóricas:

Si tienes variables categóricas, considera codificarlas adecuadamente para el análisis.
Análisis de Sentimiento o Contextualización:

Análisis de sentimiento:

Si hay datos de texto, podrías realizar un análisis de sentimiento para extraer información adicional.

Contextualización de Eventos:

Si tus datos están relacionados con eventos específicos, podrías enriquecerlos con información contextual sobre esos eventos.

Integración de Conjuntos de Datos Adicionales:

Unir con Otros Datasets:
Busca otros conjuntos de datos relevantes que puedan enriquecer o complementar la información de tu dataset actual.

Fuentes Externas de Datos Abiertos:
Explora fuentes de datos abiertos que podrían aportar información valiosa a tu análisis.