Limpieza de datos con ChatGPT

### Ejemplo de Prompt para Limpieza de Datos Para ayudar a CHATGPT a limpiar tus datos, podrías proporcionar un prompt similar al siguiente, incluyendo el archivo de datos que deseas limpiar. "Elimina las filas con valores nulos del conjunto de datos." 1. "Reemplaza los valores nulos con la media de cada columna en el conjunto de datos." 2. "Corrige los errores tipográficos en las columnas de texto y estandariza los formatos de fecha." 3. "Identifica y elimina las filas duplicadas del conjunto de datos." 4. "Filtra las columnas irrelevantes y conserva solo las necesarias para el análisis." 5. "Convierte las variables categóricas en variables dummy utilizando codificación one-hot." 6. "Normaliza todas las variables numéricas en el conjunto de datos." 7. "Identifica y maneja los outliers utilizando el método de la caja y bigote." 8. "Elimina las filas donde las columnas específicas tienen valores nulos." 9. "Rellena los valores faltantes utilizando la interpolación lineal en el conjunto de datos."

Mi respuesta cambia mucho en el analisis de los mismos datos, lo que demuestra que aun no es fiable Miren: Revisa que no haya pagos sin usuario asociado.ChatGPT He encontrado que hay 95 pagos en el archivo limpio que no tienen un usuario asociado en el archivo de usuarios limpio. Aquí hay algunos ejemplos de estos pagos:

🔵 **Otras 3 gráficas para el análisis de datos atípicos** Los datos atípicos, también conocidos como outliers, pueden **afectar el análisis y visualización de datos**. Aquí te presento algunos ejemplos de gráficas que son útiles para manejar y visualizar datos atípicos: * **Box Plot (Diagrama de Caja):** Se pueden observar mediante puntos que no forman parte de la caja. * **Gráfico de Dispersión (Scatter Plot):** Un gráfico de dispersión muestra la relación entre dos variables numéricas. Los outliers aparecen como puntos que se desvían considerablemente del patrón general. * **Gráfico de Violín (Violin Plot)**: Este gráfico combina características del box plot y el gráfico de densidad de probabilidad. Muestra la distribución de los datos y permite ver los outliers de manera más detallada.  Espero te haya ayudado. **¡Nunca pares de aprender!** 🚀🚀

Felicitaciones profe Aníbal, te has superado en tus nuevas clases actualizadas!

A mi me dió 10 posibilidades de errores En un archivo de datos como el de usuarios, se pueden encontrar varios tipos de inconsistencias y problemas de calidad de datos, que incluyen: 1. **Datos faltantes**: Pueden haber registros incompletos donde falta información esencial como el correo electrónico, el nombre o la edad. 2. **Errores de formato**: Los datos pueden estar en formatos inconsistentes, como fechas escritas en diferentes formatos o números de teléfono con estructuras diversas. 3. **Inconsistencias en los tipos de datos**: Podrían existir entradas donde los tipos de datos no coinciden con los esperados, como letras en campos numéricos o viceversa. 4. **Errores de duplicación**: Registros repetidos que podrían llevar a contar más de una vez a un mismo usuario o a errores en análisis subsiguientes. 5. **Inexactitudes en los datos**: Información incorrecta o desactualizada, como un correo electrónico que ya no está en uso o datos de contacto erróneos. 6. **Inconsistencias lógicas**: Datos que no tienen sentido lógico, como una persona con una edad negativa o con un campo de trabajo marcado como verdadero para un niño. 7. **Errores ortográficos y de entrada**: Nombres o correos electrónicos mal escritos que pueden afectar la capacidad de realizar correspondencias o búsquedas efectivas. 8. **Datos fuera de rango**: Valores que no cumplen con los rangos establecidos o esperados, como una edad improbablemente alta. 9. **Violaciones de integridad referencial**: Falta de correspondencia o concordancia entre los identificadores únicos de los usuarios en diferentes tablas o bases de datos, lo que puede resultar en errores al intentar relacionar datos entre distintos conjuntos. 10. **Datos sensibles no protegidos**: Información personal no encriptada o protegida adecuadamente, que podría llevar a riesgos de privacidad o seguridad. Detectar y corregir estas inconsistencias es crucial para mantener la integridad y la utilidad de los datos en cualquier proceso de análisis o toma de decisiones basada en datos.

**Aclaración del profe Aníbal:** Rercuerden que la memoria del ChatGPT es limitada.

Aquí vemos la principal ventaja de la IA en la actualidad, reducir la necesidad de hacer tareas tediosas o repetitivas.

G<u>racias</u>

Muy poderoso. Hacer esta limpieza de datos manual es bien dispendioso.

en el punto 1:18 del video Anibal dice que la mediana es el valor que mas se repite, lo cual no es cierto. eso se llamaría la moda, pero en el caso de la mediana es el valor que se encuentra en la mitad de la lista de los datos, como en este caso hay 29.173 filas, la mediana debe estar en la fila 14.587

esta clase debe ser la primera de la sección, ya que la que esta en este momento necesita del archico " pagos\_Limpiados" el cual es producto de esta clase

Limpieza de Datos con ChatGPT. Vamos a utilizar ChatGPT para entender las anomalías que pudieran estar pasando con los archivos y así dejarlos en mejores condiciones para continuar con el proceso. La limpieza de datos es un paso esencial en el proceso de análisis de datos. Se considera un requisito previo para obtener información confiable. Implica la corrección o eliminación de parte de los datos inexactos, incompletos o irrelevantes, generalmente como un primer paso para agilizar el procesamiento posterior. ChatGPT en la limpieza de datos puede analizar rápidamente grandes conjuntos de datos, reconocer patrones y marcar puntos de datos que se desvían de estos patrones. Es un aliado estratégico el cual permite automatizar y optimizar la preparación de datos, desde la limpieza hasta la categorización, liberando recursos valiosos para tareas de mayor Impacto

Es muy bueno tener estas opciones para continuar trabajando con archivos cargados a la herramienta con anterioridad.

Buenos días, solo para aclarar la app de ChatGPT oficial para macOS es exclusiva para procesadores Apple Silicone, procesadores antiguos no es compatible, gracias.