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El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es un proceso que resume las características de un conjunto de datos utilizando métodos visuales para descubrir patrones, detectar anomalías e informar la limpieza de datos, la selección de modelos y el análisis mediante herramientas como Python, R y Tableau.
Garbage In, Garbage Out (GIGO) resalta cómo la calidad de la salida de los sistemas de IA y otros sistemas depende directamente de la calidad de la entrada. Descubre sus implicaciones en la IA, la importancia de la calidad de los datos y estrategias para mitigar GIGO para obtener resultados más precisos, justos y fiables.
La coincidencia difusa es una técnica de búsqueda utilizada para encontrar coincidencias aproximadas a una consulta, permitiendo variaciones, errores o inconsistencias en los datos. Comúnmente aplicada en limpieza de datos, vinculación de registros y recuperación de texto, utiliza algoritmos como la distancia de Levenshtein y Soundex para identificar entradas similares pero no idénticas.
La limpieza de datos es el proceso crucial de detectar y corregir errores o inconsistencias en los datos para mejorar su calidad, asegurando precisión, consistencia y confiabilidad para el análisis y la toma de decisiones. Descubra procesos clave, desafíos, herramientas y el papel de la IA y la automatización en una limpieza de datos eficiente.
