El Data Wrangling, o también conocido como Data Munging o organización de datos, es un término general que describe los procesos para transformar datos sin procesar en formatos más fáciles de usar. El data wrangling es el acto de transformar, limpiar y enriquecer los datos para que sean más aplicables, consumibles y útiles para tomar decisiones comerciales más inteligentes mediante el análisis de datosEl data wrangling es sumamente importante porque a la hora de tomar decisiones, si los datos están incompletos, no son fiables o son defectuosos, los análisis también lo estarán, lo que reducirá el valor de cualquier información obtenida. Por eso, aquí en Eseid Business School te mostraremos las diferentes técnicas y herramientas en una guía completa.

Entendiendo el Data Wrangling: Introducción y Aplicaciones

La cantidad de datos y procesos que las empresas y organizaciones tienen que procesar es descomunal. De ahí la importancia de organizar de mejor forma dichos datos para acelerar los resultados deseados.

Por ello, en este artículo vamos a mostrarte:

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¿Qué es el Data Wrangling y por qué es importante?

El Data Wrangling, también conocido como preparación de datos o Data Munging, es el proceso de limpieza, transformación y preparación de datos crudos para su posterior análisis. Implica realizar una serie de tareas como la eliminación de datos redundantes o irrelevantes, la corrección de errores, la estandarización de formatos, la normalización de datos, la integración de múltiples fuentes de datos y la creación de variables derivadas.

Data Wrangling

El Data Wrangling es importante por varias razones:

A continuación, vamos a seguir con la guía para que puedas entender y aplicar el Data Wrangling de la forma correcta.

Los principales pasos en el proceso de Data Wrangling

Existen diferentes formas de realizar un proceso de Data Wrangling, pero todos coinciden en los siguientes 3 pasos principales: 

Paso 1: Identificación y eliminación de datos irrelevantes

En esta etapa se lleva a cabo un exhaustivo análisis de los datos con el objetivo de determinar cuáles registros o variables no son pertinentes para el análisis en cuestión. Esto implica examinar cuidadosamente cada dato y evaluar su relevancia en función de los objetivos y las preguntas que se buscan responder. Durante este proceso, se pueden eliminar registros completos si no aportan valor o contienen información incompleta, errónea o duplicada. Asimismo, se pueden descartar variables que no aportan insights significativos o que tienen una alta cantidad de valores faltantes.

La eliminación de datos irrelevantes es crucial para asegurar que el conjunto de datos utilizado en el análisis sea preciso, coherente y conciso. Al reducir el ruido y la información superflua, se maximiza la eficiencia y se evita que los resultados se vean distorsionados o sesgados por elementos no relevantes. Es importante destacar que la identificación y eliminación de datos irrelevantes requiere un conocimiento profundo del contexto y los requisitos del análisis en curso. Además, es necesario contar con criterios claros y objetivos para determinar qué datos se consideran irrelevantes. Esto garantiza que se tomen decisiones fundamentadas y consistentes en todo el proceso de Data Wrangling.

Paso 2: Corrección de errores e inconsistencias de formato

Debes llevar a cabo diversas acciones para abordar y resolver cualquier tipo de error presente en los datos. Esta etapa busca mejorar la calidad y la integridad de los datos, garantizando que estén en un estado adecuado para su posterior análisis.

Para comenzar, se identifican y se tratan los valores atípicos, que son datos que se desvían significativamente de la norma y pueden afectar negativamente los resultados del análisis. Estos outliers pueden ser corregidos, eliminados o tratados de forma especial, según la naturaleza del análisis y el contexto de los datos.

Además, se abordan los datos faltantes, es decir, aquellos registros o variables que no tienen información completa, como NULL o N/A. En esta etapa, se pueden aplicar diferentes técnicas para completar o imputar los valores faltantes, como el uso de técnicas estadísticas (como la imputación por media o por regresión) o el uso de métodos basados en el conocimiento del dominio.

Otro aspecto importante en este paso es la estandarización de formatos. Esto implica asegurarse de que los datos se presenten en un formato coherente y consistente, lo que facilita su comparación y análisis posterior. Por ejemplo, se pueden estandarizar las fechas en un formato común, convertir las unidades de medida a un sistema estándar o asegurarse de que los códigos o identificadores sigan una estructura uniforme.

Además, se resuelven las discrepancias y las inconsistencias en los datos. Esto implica abordar problemas como duplicados, registros contradictorios o incompatibilidades entre diferentes fuentes de datos. Se realizan comparaciones, validaciones cruzadas y reconciliaciones para garantizar que los datos sean coherentes y confiables.

Paso 3: Transformación y enriquecimiento de los datos

En la etapa de transformación y enriquecimiento de los datos en el proceso de Data Wrangling, se realizan diversas acciones para convertir los datos en un formato más útil, comprensible y adecuado para el análisis posterior. Estas acciones incluyen la aplicación de transformaciones, la creación de variables derivadas y la integración de datos adicionales para enriquecer la información disponible.

Una de las principales tareas en esta etapa es la transformación de los datos. Esto implica aplicar operaciones matemáticas, funciones estadísticas o algoritmos específicos para modificar o ajustar los valores existentes. Por ejemplo, se pueden realizar transformaciones logarítmicas, escalado de datos, normalización estadística u otras técnicas para modificar la distribución de los datos y cumplir con los requisitos del análisis.

Además, se pueden crear variables derivadas a partir de los datos existentes. Estas variables se generan mediante cálculos o combinaciones de las variables originales y pueden proporcionar información adicional o más específica para el análisis. Por ejemplo, a partir de la fecha de nacimiento, se puede crear una variable de edad, o a partir de la información de ubicación, se puede crear una variable que identifique la región geográfica.

Asimismo, la integración de datos adicionales es otro aspecto importante en esta etapa. Esto implica combinar datos de diferentes fuentes para enriquecer el conjunto de datos original. Por ejemplo, se pueden agregar datos demográficos, datos meteorológicos, datos económicos u otras fuentes relevantes que proporcionen información adicional y contextual al análisis.

Además de estas acciones, durante la transformación y enriquecimiento de los datos, también se pueden realizar otras tareas como la reducción de dimensionalidad, la codificación de variables categóricas, la selección de características relevantes o la agregación de datos a diferentes niveles de granularidad.

Análisis profundo de las principales herramientas de Data Wrangling

Existen diversas herramientas que puedes utilizar, por ello te mostramos las principales: 

Python y Pandas: Un match ideal para el manejo de datos

¡Absolutamente! Python y la biblioteca Pandas son una combinación poderosa y altamente efectiva para el manejo de datos. Pandas es una biblioteca de código abierto que proporciona estructuras de datos flexibles y herramientas de análisis de datos fáciles de usar, construidas sobre el lenguaje de programación Python.

Data Wrangling

Ventajas de usar Python en Data Wrangling

Aquí hay algunas razones por las que Python y Pandas son un match ideal para el manejo de datos:

Cómo utilizar Pandas para limpiar tus datos

Pandas es una biblioteca de Python ampliamente utilizada para el manejo y análisis de datos. Proporciona numerosas funciones y métodos para limpiar y transformar datos de manera eficiente. A continuación, te mostraré algunos pasos comunes para limpiar tus datos utilizando Pandas:

  1. Importar la biblioteca: Primero, debes importar Pandas en tu script de Python:

“`python

import pandas as pd

“`

  1. Cargar los datos: Utiliza la función `read_csv()` de Pandas para cargar tus datos desde un archivo CSV u otro formato compatible. Por ejemplo:

“`python

data = pd.read_csv(‘datos.csv’)

“`

  1. Explorar los datos: Utiliza métodos como `head()`, `info()` y `describe()` para obtener una vista general de tus datos y comprender su estructura. Esto te ayudará a identificar problemas y decidir qué acciones de limpieza son necesarias.
  2. Manejar valores faltantes: Los valores faltantes son comunes en los conjuntos de datos y pueden afectar el análisis. Puedes utilizar métodos como `isna()` para identificar valores faltantes y luego decidir cómo tratarlos. Puedes eliminar filas o columnas con valores faltantes usando `dropna()`, o rellenar los valores faltantes con `fillna()`.
  3. Eliminar duplicados: Los datos duplicados pueden afectar la precisión de los resultados del análisis. Utiliza el método `duplicated()` para identificar duplicados y el método `drop_duplicates()` para eliminarlos.
  4. Filtrar y corregir valores atípicos: Los valores atípicos pueden ser errores o datos que se desvían significativamente de la norma. Utiliza técnicas estadísticas como el rango intercuartil (IQR) o desviación estándar para identificar y filtrar valores atípicos.
  5. Estandarizar formatos: Asegúrate de que los datos estén en un formato coherente y consistente. Utiliza métodos como `str.lower()` o `str.upper()` para convertir cadenas de texto a minúsculas o mayúsculas, y las funciones de manipulación de texto de Pandas para estandarizar formatos específicos.
  6. Manipulación de fechas y tiempo: Si tus datos contienen valores de fechas o tiempo, Pandas ofrece una amplia gama de funciones para manipular y transformar estos datos. Puedes utilizar métodos como `to_datetime()` para convertir cadenas de texto en objetos de fecha y tiempo, y luego aplicar operaciones como extracción de componentes de fecha, cálculos de diferencia de tiempo, etc.
  7. Guardar los datos limpios: Una vez que hayas realizado las transformaciones y limpieza de datos necesarias, puedes guardar los datos limpios en un nuevo archivo usando métodos como `to_csv()`.

Estos son solo algunos ejemplos de las acciones de limpieza que puedes realizar utilizando Pandas. La biblioteca ofrece muchas más funciones y métodos para abordar diferentes escenarios de limpieza de datos. Recuerda consultar la documentación oficial de Pandas para obtener más información sobre todas las capacidades y opciones disponibles.

R y dplyr: Otra combinación poderosa en Data Wrangling

R y la biblioteca dplyr también son una combinación poderosa para el Data Wrangling. dplyr es una biblioteca en R que proporciona un conjunto de funciones y operaciones eficientes para manipular y transformar datos de manera fácil y rápida. Aquí hay algunas razones por las que R y dplyr son una combinación ideal para el Data Wrangling:

Data Wrangling

Seguramente con estas combinaciones podrás sacarle provecho a R y dplyr de la mejor manera posible. Pero si aún tienes dudas en cuanto a R no te preocupes. A continuación, vamos a mostrarte algunas de las razones por las que escogerlo.

Por qué elegir R para el Data Wrangling

Existen varias razones por las cuales elegir R para el Data Wrangling puede ser beneficioso. A continuación, se presentan algunas de las principales razones:

Te invitamos a seguir investigando en caso de que no hayas quedado convencido y probarlo para que puedas ver de primera mano todo su potencial. Ahora vamos a pasar a hablarte de como el Dplyr puede ayudarte a manipular datos de forma más sencilla y exacta. 

El papel de dplyr en la manipulación de datos

Dplyr es una biblioteca en R que proporciona un conjunto de funciones y operaciones eficientes para la manipulación de datos. Juega un papel fundamental en el Data Wrangling al facilitar tareas comunes de manipulación y transformación de datos. A continuación, se presentan algunas de las funcionalidades principales de dplyr:

Data Wrangling en acción: Casos de uso y estudios de éxito

El Data Wrangling, también conocido como preparación de datos, es una etapa fundamental en el análisis de datos. A continuación, se presentan algunos casos de uso comunes y estudios de éxito que destacan la importancia y el impacto del Data Wrangling:

Data Wrangling

Algunos estudios de éxito en la aplicación del Data Wrangling incluyen:

  1. Netflix: Netflix utiliza técnicas de Data Wrangling para procesar y preparar grandes volúmenes de datos de visualización y preferencias de los usuarios. Esto les permite recomendar contenido personalizado y mejorar la experiencia del usuario en su plataforma de transmisión.
  2. Uber: Uber utiliza el Data Wrangling para limpiar y procesar datos de viajes, ubicaciones y calificaciones de conductores y pasajeros. Estos datos se utilizan para mejorar la eficiencia de la plataforma, optimizar las rutas y ofrecer una experiencia de usuario más fluida.
  3. NASA: La NASA aplica el Data Wrangling en sus proyectos científicos para limpiar, transformar y combinar datos de múltiples misiones espaciales y observaciones satelitales. Esto permite a los científicos analizar y comprender fenómenos espaciales complejos, como el clima, la atmósfera y la geología planetaria.

Estos casos de uso y estudios de éxito resaltan la importancia del Data Wrangling en diferentes ámbitos y cómo contribuye al análisis de datos de calidad, la toma de decisiones informada y el logro de resultados significativos.

Cómo el Data Wrangling impulsa el análisis de Big Data

El Data Wrangling desempeña un papel fundamental en el análisis de Big Data al preparar y transformar los datos en un formato adecuado para su análisis. A continuación, se presentan algunas formas en las que el Data Wrangling impulsa el análisis de Big Data:

La eficacia del Data Wrangling en la toma de decisiones empresariales

El Data Wrangling juega un papel crucial en la toma de decisiones empresariales al garantizar la calidad, la integridad y la preparación adecuada de los datos utilizados en el proceso. A continuación, se presentan algunas formas en las que el Data Wrangling mejora la eficacia de la toma de decisiones empresariales:

Análisis de datos

Conclusiones y mejores prácticas en Data Wrangling

El Data Wrangling es una parte fundamental del proceso de análisis de datos y desempeña un papel crucial en la obtención de información valiosa y la toma de decisiones informadas. Mejores prácticas en el Data Wrangling:

Es importante tener un plan claro que defina los objetivos, los requisitos de datos y las etapas del proceso. Esto ayuda a mantener el enfoque y garantizar que se realicen las transformaciones y limpiezas necesarias. Antes de realizar cualquier modificación en los datos, es importante explorarlos y comprender su estructura, calidad y distribución. Esto ayuda a identificar problemas potenciales y tomar decisiones informadas sobre cómo abordarlos.

Análisis de datos

También es importante abordar la limpieza y la transformación de los datos de manera sistemática y documentada. Esto implica la identificación y corrección de valores faltantes, la eliminación de duplicados, la normalización de formatos y la estandarización de variables, entre otras tareas. Mantener un proceso estructurado ayuda a mantener la calidad y consistencia de los datos.

Cuando sea posible, se deben utilizar herramientas y técnicas de automatización para agilizar el proceso de Data Wrangling. Esto incluye el uso de scripts, pipelines de datos y herramientas de preparación de datos que pueden realizar tareas repetitivas y ahorrar tiempo. Es fundamental documentar todas las transformaciones y limpiezas realizadas en los datos. Esto ayuda a mantener un registro de los cambios realizados, facilita la reproducibilidad y permite a otros colaboradores comprender y utilizar los datos de manera efectiva.

Después de realizar las transformaciones y limpiezas, es importante validar y verificar los datos resultantes. Esto implica realizar controles de calidad, realizar pruebas y comparar los resultados con las expectativas iniciales. La validación asegura que los datos estén listos para su análisis y toma de decisiones.

Errores comunes en Data Wrangling y cómo evitarlos

Aunque el Data Wrangling es un proceso esencial, se pueden cometer errores que pueden afectar la calidad y la precisión de los datos. Algunos errores comunes en el Data Wrangling y cómo evitarlos son:

Maximizando el impacto de tus proyectos con Data Wrangling

Para maximizar el impacto de tus proyectos con Data Wrangling, considera las siguientes estrategias:

Esperamos que esta guía te haya servido y puedas aplicar el Data  Wrangling en tus proyectos de la mejor forma posible. Si estás interesado en saber más acerca del Análisis de Datos, no te pierdas la oportunidad de revisar el resto de los artículos que tenemos aquí en Eseid Business School y de revisar los másters y cursos que ofrecemos.