La manipulación de datos, también conocida como manipulación de datos, es el proceso de transformar y manipular datos en un formato más significativo, útil y estructurado para permitir un análisis y una exploración de datos más efectivos. Es un paso común en el flujo de trabajo para procesar datos, especialmente dentro del campo de la ciencia de datos. Implica sumar, restar, ordenar, organizar y transformar datos al formato necesario para un propósito específico.
La manipulación de datos puede realizarse de muchas maneras. A menudo requiere habilidades de programación debido a su complejidad técnica, incluida la codificación manual de datos en lenguajes como Python, R y SQL. Algunas herramientas existentes están disponibles para la manipulación de datos, como Microsoft Excel, Pandas y Apache Spark, y se utilizan para limpiar conjuntos de datos de una manera más automatizada.
Cuando se hace correctamente, la manipulación de datos puede ayudar a crear análisis significativos a partir de conjuntos de datos grandes y complejos. Puede permitir descubrir patrones y correlaciones que antes no eran evidentes, descubriendo conocimientos valiosos. También puede reducir la cantidad de ruido en los conjuntos de datos y ahorrar tiempo, ya que la manipulación de datos con el código y las herramientas adecuados puede completar la tarea mucho más rápido que la codificación manual.
La manipulación de datos no es una tarea única, sino una serie de tareas. Se utiliza ampliamente en la preparación de datos para modelos de aprendizaje automático, donde los datos de calidad son la clave para obtener resultados precisos. La manipulación de datos también es necesaria para el procesamiento del lenguaje natural, donde a menudo es necesario limpiar y transformar datos de texto antes de ejecutar modelos.
En resumen, la discusión de datos es un paso importante en el análisis de datos y es especialmente importante para las aplicaciones de ciencia de datos. Al transformar los conjuntos de datos en una forma más estructurada, se puede reducir la cantidad de ruido, descubrir correlaciones e ideas ocultas y permitir análisis más significativos. También es una tarea que requiere relativamente tiempo, ya que a menudo se requiere codificación y hay varias tareas que deben completarse.
