La calidad de los datos es clave para cualquier análisis, ya que afecta la precisión de las decisiones. Datos incorrectos pueden generar conclusiones engañosas con impactos negativos en áreas críticas.

Los datos duplicados deben eliminarse porque distorsionan estadísticas y afectan modelos de inteligencia artificial. Se identifican comparando registros con atributos similares y aplicando técnicas de deduplicación.

Los outliers son valores atípicos que pueden representar errores o información relevante. Se detectan con histogramas, desviación estándar o algoritmos como DBSCAN. Evaluarlos correctamente evita sesgos en el análisis.

Si estos problemas no se manejan bien, áreas como salud y finanzas pueden verse gravemente afectadas. En medicina, datos incorrectos pueden llevar a diagnósticos erróneos; en economía, modelos de riesgo imprecisos pueden generar pérdidas.

Garantizar datos confiables es esencial para obtener resultados precisos y tomar decisiones fundamentadas.