La Importancia de la Calidad de los Datos en el Análisis

La calidad de los datos es clave para obtener resultados precisos en cualquier análisis. Datos erróneos pueden llevar a conclusiones equivocadas, afectando decisiones críticas en áreas como la salud o las finanzas.

Los datos duplicados, que generan inconsistencias, se identifican comparando claves únicas o usando herramientas de deduplicación. Eliminarlos mejora la integridad del dataset y evita distorsiones en el análisis.

Los outliers, valores que se alejan de la tendencia general, pueden detectarse con gráficos de caja, pruebas estadísticas o algoritmos de clustering. Evaluarlos correctamente permite decidir si eliminarlos o usarlos para revelar patrones inusuales.

Un manejo inadecuado de estos problemas puede generar diagnósticos médicos incorrectos o crisis financieras. Por ello, garantizar datos limpios y confiables es esencial para decisiones precisas y seguras.