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Procesar (limpiar y transformar datos) - Coggle Diagram
Procesar
(limpiar y transformar datos)
Módulo 1: La importancia de la integridad
Algunos motivos por los cuales se compromete la integridad de los datos:
Transfieren:
copiarlos y no actualizarlos en los nuevos equipos o resguardos
Manipulan: un error en la manipulación por errores humanos, virus, softwares no idóneos.
Replican:
Almacenamiento en varias unidades
Trabajar con datos insuficientes:
Tendencias por últimos periodos (regularmente los últimos 3 meses)
Tendencias de antiguos registros
Algunos factores por los cuales existen datos insuficientes:
Datos con errores: Hubo una mala ejecución en la practica de captura
Hay pocos datos: Se tuvo la practica pero no el habito
No hay datos: nunca se hizo esa practica empresarial
La importancia del tamaño de la muestra:
Es importante averiguar como se decidió el muestreo, qué porcentaje representativo se utilizó, etc. | Evitar sesgos del muestreo.
Módulo 2: Datos limpios para obtener información mas precisa
Datos limpios + alineación con el objetivo empresarial = conclusiones precisas.
Objetivo empresarial
Limpieza de datos
En resumen en este modulo, se memorizan algunas formulas de Excel para poder obtener información sobre celdas duplicadas, celdas vacías, etc.
Módulo 3: Limpieza de datos con SQL
Módulo 4: Verificar e informar de los resultados de la limpieza
Módulo 5: Opcional: Añada datos a su currículum
Módulo 6: Resumen del curso
La potencia estadística
: Poder estadístico, es el valor de la potencia de 1, ejemplo si en el muestreo se obtuvo información de 80/100 es estadísticamente significativo con el 0.8% que es la medida mínima que le da viabilidad al muestreo