Conversión y Transformación de Datos
La conversión de datos es una etapa fundamental en la preparación de datos, cuyo objetivo es transformar las variables a formatos adecuados para su análisis y modelado.
En muchos casos, los algoritmos de minería de datos requieren variables numéricas y formatos consistentes, por lo que es necesario aplicar distintas transformaciones.
Imputación de valores faltantes
Consiste en reemplazar valores ausentes para evitar la pérdida de información. Algunas estrategias incluyen:
- Eliminación de registros incompletos (listwise)
- Imputación con media o mediana
- Imputación por grupo
- Estimación mediante modelos
Estandarización de formatos
Los datos pueden presentar inconsistencias en su representación. Por ejemplo:
- Fechas en distintos formatos
- Unidades de medida distintas
- Codificaciones inconsistentes
La estandarización permite garantizar coherencia y comparabilidad.
Conversión de variables categóricas
Muchas variables son de tipo nominal o categórico y deben convertirse a formato numérico:
Variables binarias:
Ejemplo: género = {M, F} → {1, 0}Variables ordinales:
Se asignan valores respetando el orden
Ejemplo: {bajo, medio, alto} → {1, 2, 3}Variables nominales (one-hot encoding):
Cada categoría se convierte en una variable binaria
\[ \text{Color} \in \{\text{rojo, azul}\} \quad \Rightarrow \quad (1,0), (0,1) \]
Los identificadores únicos no deben utilizarse como variables predictoras.
Conclusión
La conversión de datos permite transformar información heterogénea en una representación estructurada, facilitando su uso en algoritmos de análisis y aprendizaje automático.