El preprocesamiento de datos es un conjunto de técnicas que se utilizan para preparar datos para su uso en algoritmos y programas informáticos. Es un paso fundamental en el proceso de minería de datos e implica la selección, limpieza, integración, transformación y extracción de datos para su posterior procesamiento.
El preprocesamiento de datos es un procedimiento que implica varias actividades. Estas actividades incluyen limpieza, normalización, transformación y reducción de la cantidad de datos. El objetivo es tener datos consistentes y de alta calidad en un formato que pueda incorporarse fácilmente a los algoritmos informáticos.
La limpieza de datos elimina o completa los valores faltantes, elimina los datos que no coinciden con el formato original de los datos y elimina los valores atípicos. La normalización es el proceso de transformar valores de varias variables en una escala común, como 0 a 1 o -1 a +1. Los datos normalizados se vuelven más fáciles de analizar, interpretar y comparar.
La transformación de datos incluye escalado, agregación, discretización y codificación. El escalamiento ajusta los datos a magnitudes uniformes y es fundamental cuando diferentes variables tienen diferentes unidades de medida o diferentes escalas. La agregación combina múltiples observaciones en una y proporciona una descripción general de los datos. La discretización asigna etiquetas y categorías a las observaciones, y la codificación se utiliza para proyectar un conjunto de datos en dimensiones más pequeñas.
La reducción de la cantidad de datos se realiza para reducir la complejidad y optimizar el rendimiento de los algoritmos informáticos. Las técnicas de reducción de dimensionalidad se utilizan para eliminar componentes redundantes y ruidosos de los datos, lo que conduce a una visualización de datos y modelos de mejor rendimiento.
En general, el preprocesamiento de datos es un paso importante antes de aplicar algoritmos avanzados como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Garantiza que solo entren en el proceso datos de alta calidad, lo que permite a los algoritmos hacer mejores predicciones y decisiones.
