Extracción de datos

El Data Munging es un tipo de manipulación de datos que se utiliza habitualmente en la limpieza y preparación de datos. Consiste en transformar los datos brutos en un formato más fácil de analizar o visualizar. Se utiliza sobre todo en ingeniería de software, concretamente en minería de datos y aprendizaje automático. Este proceso consiste en transformar datos procedentes de diversas fuentes en un formato más uniforme, como CSV, para que se puedan analizar más fácilmente.

La combinación de datos puede consistir en transformar datos de varias fuentes a un formato único, ordenarlos, eliminar valores atípicos, corregir errores, rellenar valores que faltan y combinar o separar valores. También puede consistir en combinar varios conjuntos de datos o fusionarlos para crear un nuevo conjunto de datos adecuado para la tarea en cuestión. A menudo se combina con la visualización de datos para crear visualizaciones interactivas de los datos.

La extracción de datos desempeña un papel importante en la ciencia de datos, ya que los científicos de datos a menudo necesitan tomar datos en bruto, limpiarlos y transformarlos en algo adecuado para su posterior análisis. También es útil en el análisis predictivo, ya que a menudo se utiliza para preparar los datos para la construcción de modelos predictivos. Al comprender los datos y descubrir patrones, la extracción de datos puede ayudar a mejorar el rendimiento y la precisión de los modelos.

También puede utilizarse para reducir el tamaño de los conjuntos de datos, ya que procesarlos puede llevar mucho tiempo. Mediante técnicas como el filtrado, la clasificación o la agrupación, los conjuntos de datos pueden reducirse a la información relevante y procesarse más rápidamente.

La manipulación de datos es una parte importante de cualquier proceso de ciencia de datos, ya que ayuda a garantizar la precisión y validez de los datos antes de utilizarlos para análisis posteriores. Mediante la manipulación adecuada de los datos, los científicos de datos pueden asegurarse de que los datos son adecuados para su posterior análisis y pueden proporcionar las mejores perspectivas posibles.