* Limpieza de los datos: Manejar valores faltantes, corregir errores, lidiar con inconsistencias y eliminar los duplicados. Este es a menudo un paso muy lento y complejo.
* Transformando los datos: Cambiar el formato, la estructura o la representación de los datos para que sea adecuado para el análisis. Esto podría implicar la escala, la normalización, la ingeniería de características o la agregación de datos.
* Aplicando algoritmos: Uso de métodos estadísticos, aprendizaje automático u otros algoritmos para identificar patrones, hacer predicciones o dibujar inferencias. Esto requiere una experiencia significativa y potencia computacional.
* Visualización de los datos: Creación de cuadros, gráficos y otras visualizaciones para comunicar los patrones descubiertos de manera efectiva.
* Almacenando y administrando los datos: Almacenar y recuperar grandes conjuntos de datos puede ser un desafío significativo.
Entonces, si bien la organización simple a veces puede revelar patrones obvios, el procesamiento de datos verdadero a menudo implica un proceso mucho más involucrado y sofisticado. Piense en ello:organizar el cajón de su calcetín podría revelar que tiene más calcetines azul que rojos (un patrón simple). Pero analizar los datos económicos para predecir las tendencias del mercado requiere mucho más que una organización simple.