Aquí hay un desglose de lo que implica:
* Limpieza de datos: Este es un término más amplio que abarca todas las actividades relacionadas con la mejora de la calidad de los datos, incluida la identificación y la corrección de errores, la eliminación de duplicados, los formatos de estandarización y el manejo de valores faltantes.
* Furra de datos: Este es un tipo específico de limpieza de datos que se centra en eliminar puntos de datos no deseados o no deseados. Esto a menudo implica identificar y corregir errores como errores tipográficos, fechas incorrectas o formato inconsistente.
Ambos términos se usan indistintamente, pero la "limpieza de datos" es un término más general, mientras que el "fregado de datos" enfatiza la eliminación de datos no deseados.
Estas son algunas técnicas comunes utilizadas en la limpieza de datos y el fregado:
* Validación de datos: Verificar datos contra reglas predefinidas e identificar errores.
* Imputación de datos: Completar los valores faltantes basados en los datos existentes o en el uso de métodos estadísticos.
* Transformación de datos: Convertir datos en un formato estandarizado o aplicar operaciones matemáticas.
* Duplicación de datos: Eliminar registros duplicados.
* Estandarización de datos: Garantizar la consistencia en el formato de datos, unidades y otros aspectos.
El objetivo de la limpieza y el fregado de datos es mejorar la calidad de los datos, haciéndolo más confiable y utilizable para el análisis, la toma de decisiones y otros fines.