Este mes se desarrolla temas relacionados con el uso de la ciencia de datos para preparar información de modelación estadística. Esta semana iniciamos con aspectos generales de ello y las siguientes seremos más específicos.
Parte 1 de 5: El uso de la ciencia de datos para preparar información de modelación estadística
Con el uso de la ciencia de datos por medio de la modelación estadística permite estudiar relaciones entre variables, evaluar hipótesis y apoyar decisiones con evidencia. Sin embargo, un modelo no comienza cuando se ejecuta estas técnicas avanzadas de análisis de datos, ni cuando aparece una tabla de resultados finales. Empieza mucho antes: en la preparación de los datos. Esta etapa convierte información dispersa en una base ordenada, comprensible y adecuada para el análisis que se desea realizar. Si se hace con cuidado, facilita el trabajo posterior; si se omite, incluso una técnica estadística avanzada puede producir conclusiones poco confiables y con ello trabajos mal logrados.
El primer paso es obtener los datos desde sus fuentes originales. Estas pueden ser encuestas, registros administrativos, sistemas empresariales, bases públicas, censos o mediciones realizadas por un equipo de investigación. Conviene identificar quién produjo la información, con qué propósito, en qué periodo, mediante qué método y bajo cuáles definiciones. También debe conservarse una copia de respaldo sin modificar de los archivos originales. Así se mantiene un punto de referencia y se puede reconstruir el proceso si aparece una duda en el trayecto.
El segundo paso es hacer una revisión inicial. Antes de calcular, hay que comprender cómo está organizada la base: qué representa cada fila, qué significa cada columna y cuál es la unidad de análisis. Una fila podría corresponder a una persona, una empresa, un hogar, un producto o un periodo. Después se seleccionan y ordenan las variables requeridas por el modelo: la variable que se desea explicar, las variables explicativas, los identificadores y los controles necesarios. Este acomodo reduce confusiones y ayuda a detectar información ausente o duplicada y con ello tomar decisiones al respecto de cómo seguir adelante.
El tercer paso consiste en revisar la calidad. Cada columna debe tener el tipo de dato correcto: números para cantidades, fechas para periodos y texto para categorías o los códigos identificadores. Un código como 00125 no debe tratarse automáticamente como cantidad, porque su función es identificar, no medir. También deben examinarse valores faltantes, registros repetidos, categorías escritas de distintas formas y cifras fuera de rangos razonables.
El cuarto paso es considerar el cruce con otras fuentes. Una base puede enriquecerse con información geográfica, económica, demográfica o institucional, siempre que exista una variable común y que el uso sea legítimo. El cruce puede ampliar el análisis, pero también introducir errores si las definiciones, fechas o unidades no coinciden con los datos principales.
El objetivo no es memorizar, es comprender un trayecto de trabajo verificable. Preparar datos es investigar con orden: permite formular mejores preguntas, detectar límites y aprovechar con responsabilidad las ventajas de la ciencia de datos, reconociendo que cada proyecto tiene sus propias dificultades, pero con orden se puede hacer un excelente trabajo.
La siguiente entrega seguiremos conversando al respecto.