CÓMO INVESTIGAMOS / METODOLOGÍAS

Limpieza y validación de datos.

Detecte registros problemáticos antes de calcular resultados.

Ver el ejemploEvaluar este enfoque
Módulos de vidrio atraviesan un marco y quedan alineados, como metáfora de validación de datos.
Imagen conceptual de referencia.

Una edad fuera del rango previsto necesita revisión; puede ser un error de captura o un criterio mal definido.

QUÉ RESUELVE · CON UN EJEMPLO

Entienda el enfoque antes de entrar al detalle.

Una edad fuera del rango previsto necesita revisión; puede ser un error de captura o un criterio mal definido.

Una lectura visual de Limpieza y validación de datos

Dato recibido
Regla activada
Revisión contextual
Decisión documentada
Esquema conceptual para comprender este enfoque. No representa cifras, resultados estimados ni relaciones causales comprobadas.
PERTINENCIA E INSUMOS

Qué información y condiciones se necesitan.

Base original, reglas, rangos y relación entre preguntas.

FUNDAMENTO Y PROCEDIMIENTO

Cómo funciona y cómo debe aplicarse.

La limpieza identifica problemas de estructura, rango, consistencia y duplicación; la validación contrasta el registro con reglas y evidencia. No significa eliminar toda observación extraña ni completar automáticamente ausencias. Un valor extremo puede ser un dato verdadero y relevante.

Procedimiento y decisiones de aplicación

  1. Perfilar

    Revisar tipos, códigos, faltantes, unicidad y distribuciones. Establecer reglas por variable y combinaciones, como fechas y elegibilidad.

  2. Resolver

    Clasificar error verificable, señal pendiente y valor válido inusual. Corregir con fuente y motivo; excluir o imputar solo bajo criterios explícitos.

  3. Conciliar

    Comparar casos y resultados antes y después, documentar impacto y conservar la posibilidad de reconstruir la base original.

EJEMPLO, INTERPRETACIÓN Y ENTREGABLES

Del procedimiento a una conclusión sustentada.

EJEMPLO DIDÁCTICO · NO RESULTADOS DE CLIENTES

Una edad de 250 años es incompatible con el dato esperado y exige revisión; un gasto muy alto puede ser real. El primero puede ser un error de captura y el segundo un caso influyente. Tratar ambos mediante un corte automático oculta diferencias sustantivas y puede sesgar promedios.

Decisiones que estructuran su aplicación

01Perfilar
02Resolver
03Conciliar

Cada paso tiene una comprobación distinta; el procedimiento desarrollado arriba precisa qué se decide y qué evidencia se conserva.

Ilustración didáctica del procedimiento de esta página; no acredita funciones o resultados fuera del alcance descrito.

Controles que determinan la interpretación

CriterioQué se comprueba
ReglasSeparar restricciones duras y alertas blandas.
FaltantesNo sustituir no responde por cero.
ImpactoRevisar cómo las decisiones alteran composición e indicadores.
Qué debe contener el resultado

Perfil de calidad, reglas, incidencias y decisiones, base validada y comparación del impacto de ajustes.

¿Se debe imputar todo dato faltante?

No. Primero se distingue salto, no aplica, no respuesta y pérdida de captura y se evalúa el patrón. Imputar requiere un objetivo, método y supuestos. Un valor imputado no se confunde con uno observado y su incertidumbre no desaparece por completar celdas.

Aplicación en el portafolio

Fuentes técnicas para ampliar la lectura
CONEXIONES Y REFERENCIAS

Continúe por una ruta relacionada.

Referencias para profundizar
CONVERSEMOS

Revisemos la aplicación en su estudio.

Definamos cómo utilizar Limpieza y validación de datos con la información disponible y el alcance que requiere su proyecto.

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