Preparación de datos

  1. Preparación de datos

Figura 6: Preparación de datos

Salida Conjunto de datos

Este es el conjunto (o conjuntos) producido por la fase de preparación de datos, que será usada para modelar o para el trabajo principal de análisis del proyecto.

Descripción del conjunto de datos

Describir el conjunto de dato (o conjuntos) que será usado para el modelado y el trabajo principal de análisis del proyecto.

    1. Selección de datos

Tarea Selección de datos

Decidir que datos serán usados para el análisis. Los criterios incluyen la importancia a los objetivos de la minería de datos, la calidad, y las restricciones técnicas como límites sobre el volumen de datos o los tipos de datos. Note que la selección de datos cubre la selección de atributos (columnas) así como la selección de registros (filas) en una tabla.

Salida Razonamiento para la inclusión/exclusión

Listar los datos para ser incluidos/excluidos y los motivos para estas decisiones.

    1. Limpieza de datos

Tarea Limpiar datos

Elevar la calidad de los datos al nivel requerido por las técnicas de análisis seleccionadas. Esto puede implicar la selección de los subconjuntos de datos limpios, la inserción de datos por defectos adecuados, o técnicas más ambiciosas tales como la estimación de datos faltantes mediante modelado.

Salida Informe de la limpieza de los datos

Describa que decisiones y acciones fueron tomadas para dirigir los problemas de calidad de datos informados durante la tarea de Verificación de Calidad de Datos de los Datos de la fase de Comprensión de Datos. Las transformaciones de los datos para una apropiada limpieza y el posible impacto en el análisis de resultados deberían ser considerados.

    1. Construir datos

Tarea Construir datos

Esta tarea incluye la construcción de operaciones de preparación de datos tales como la producción de atributos derivados o el ingreso de nuevos registros, o la transformación de valores para atributos existentes.

Salidas Atributos derivados

Los atributos derivados son los atributos nuevos que son construidos de uno o más atributos existentes en el mismo registro. Ejemplo: área = longitud * anchura.

Registros generados

Describa la creación de registros completamente nuevos. Ejemplo: Crear registros para los clientes quienes no hicieron compras durante el año pasado. No había ninguna razón de tener tales registros en los datos brutos, pero para el objetivo del modelado esto podría tener sentido para representar explícitamente el hecho que ciertos clientes no hayan hecho compra nada.

    1. Integrar datos

Tarea Integrar datos

Estos son los métodos por el cual la información es combinada de múltiples tablas o registros para crear nuevos registros o valores.

Salida Combinación de datos

La combinación de tablas se refiere a la unión simultánea de dos o más tablas que tienen información diferente sobre el mismo objeto. Ejemplo: una cadena de venta al público tiene una tabla con la información sobre las características generales de cada tienda (Por ejemplo, el espacio, el tipo de comercio), otra tabla con datos resumidos de las ventas (por ejemplo, el beneficio, el cambio porcentual en ventas desde el año anterior), y el otro con información sobre los datos demográficos del área circundante. Cada una de estas tablas contiene un registro para cada tienda. Estas tablas pueden ser combinadas simultáneamente en una nueva tabla con un registro para cada tienda, combinando campos de las tablas fuentes.

Los datos combinados también cubren agregaciones. La agregación se refiere a operaciones en la que nuevos valores son calculados de información resumida de múltiples registros y/o tablas. Por ejemplo, convirtiendo una tabla de compra de clientes donde hay un registro para cada compra en una tabla nueva donde hay un registro para cada cliente, con campos tales como el número de compras, el promedio de la cantidad de compra, el porcentaje de ordenes cobrados a tarjeta de crédito, el porcentaje de artículos bajo promoción, etc.

    1. Formatear datos

Tarea Formatear datos

Formateando transformaciones se refiere a modificaciones principalmente sintácticas hechas a los datos que no cambian su significado, pero podría ser requerido por la herramienta de modelado.

Salida Datos reformateados

Algunas herramientas tienen requerimientos sobre el orden de los atributos, tales como el primer campo que es un único identificador para cada registro o el último campo es el campo resultado que el modelo debe predecir.

Podría ser importante cambiar el orden de los registros en el conjunto de datos. Quizás la herramienta de modelado requiere que los registros sean clasificados según el valor del atributo de resultado. Comúnmente, los registros del conjunto de datos son ordenados al principio de algún modo, pero el algoritmo que modela necesita que ellos estén en un orden moderadamente arbitrario. Por ejemplo, cuando se usa redes neuronales, esto es generalmente mejor para los registros para ser presentados en un orden aleatorio, aunque algunas herramientas manejen esto automáticamente sin la intervención explicita del usuario.

Además, hay cambios puramente sintácticos hechos para satisfacer las exigencias de la herramienta de modelado específica. Ejemplos: el quitar de comas de adentro de campos de texto en ficheros de datos delimitados por coma, corta todos los valores a un máximo de 32 caracteres.

 



 

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