introducción a la limpieza de datos @EscuelaDeDatos
en esta presentación aprenderemos los tipos de datos y algunas consideraciones para la correcta limpieza
La limpieza y transformación de datos es necesaria para obtener datos de alta calidad para el proceso de minería de datos. Esto involucra integrar datos de múltiples fuentes, identificar y corregir valores faltantes, erróneos o duplicados, y transformar los datos mediante discretización, numerización u otras técnicas. Un sistema ETL (extracción, transformación y carga) automatiza este proceso mediante la extracción de datos, su transformación y carga en un almacén de datos.
Este documento describe el aprendizaje no supervisado y sus principales aplicaciones como el análisis de conglomerados. Explica que en el aprendizaje no supervisado no se conocen las clases de salida y el objetivo es descubrir estructuras en los datos agrupando observaciones similares. Detalla diferentes métodos de agrupamiento como k-means y jerárquicos que generan clusters de datos.
Este documento describe los conceptos básicos de la prueba de hipótesis. Explica cómo se pueden inferir parámetros poblacionales, relaciones entre variables y predicción de resultados a partir de una muestra seleccionada de una población. También cubre temas como estimación puntual, estimación por intervalos, nivel de significancia, hipótesis nula e hipótesis alterna.
Calidad de datos. Preparación y limpieza de los datosRoman Herrera
1) La calidad de los datos es fundamental para la toma de decisiones basadas en datos. Existen diversos tipos de datos de diferentes fuentes que requieren limpieza y preparación.
2) Las actividades de limpieza de datos incluyen corregir valores faltantes, ruidosos o inconsistentes, estandarizar valores y filtrar datos.
3) Existen dos enfoques principales para la integración de datos: ETL (Extract, Transform, Load) y ELT (Extract, Load, Transform). ELT permite tiempos de carga más rápidos al transformar los datos "s
Este documento describe los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva e inferencial. Define la estadística como el conjunto de técnicas para recolectar, organizar y analizar datos para inferir sobre una población. Explica que la estadística descriptiva se dedica a resumir y visualizar datos, mientras que la inferencial se enfoca en generar modelos e inferencias sobre una población basada en una muestra. También cubre conceptos como población, muestra aleatoria, parámetros, teoría de decisión y enfoques bayes
Este documento presenta una introducción a las estadísticas. Explica que la estadística es la ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos para tomar mejores decisiones. Distingue entre estadística descriptiva, que resume y presenta datos, e inferencial, que hace generalizaciones basadas en muestras. También define poblaciones, muestras y variables, y describe los métodos estadísticos descriptivos e inferenciales.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo estadístico, incluyendo los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que una muestra es un subconjunto de una población y define términos como marco de muestreo y tamaño de muestra. Además, detalla diferentes métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conveniencia. Por último, discute precauciones como la representatividad y errores como el error muestral y no muestral.
El documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística descriptiva se dedica a recolectar, organizar, analizar y representar conjuntos de datos para describir las características de un conjunto. Luego, menciona algunas medidas descriptivas comunes como la media, mediana y moda, así como medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar. Finalmente, lista conceptos estadísticos básicos que deberían conocerse.
La limpieza y transformación de datos es necesaria para obtener datos de alta calidad para el proceso de minería de datos. Esto involucra integrar datos de múltiples fuentes, identificar y corregir valores faltantes, erróneos o duplicados, y transformar los datos mediante discretización, numerización u otras técnicas. Un sistema ETL (extracción, transformación y carga) automatiza este proceso mediante la extracción de datos, su transformación y carga en un almacén de datos.
Este documento describe el aprendizaje no supervisado y sus principales aplicaciones como el análisis de conglomerados. Explica que en el aprendizaje no supervisado no se conocen las clases de salida y el objetivo es descubrir estructuras en los datos agrupando observaciones similares. Detalla diferentes métodos de agrupamiento como k-means y jerárquicos que generan clusters de datos.
Este documento describe los conceptos básicos de la prueba de hipótesis. Explica cómo se pueden inferir parámetros poblacionales, relaciones entre variables y predicción de resultados a partir de una muestra seleccionada de una población. También cubre temas como estimación puntual, estimación por intervalos, nivel de significancia, hipótesis nula e hipótesis alterna.
Calidad de datos. Preparación y limpieza de los datosRoman Herrera
1) La calidad de los datos es fundamental para la toma de decisiones basadas en datos. Existen diversos tipos de datos de diferentes fuentes que requieren limpieza y preparación.
2) Las actividades de limpieza de datos incluyen corregir valores faltantes, ruidosos o inconsistentes, estandarizar valores y filtrar datos.
3) Existen dos enfoques principales para la integración de datos: ETL (Extract, Transform, Load) y ELT (Extract, Load, Transform). ELT permite tiempos de carga más rápidos al transformar los datos "s
Este documento describe los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva e inferencial. Define la estadística como el conjunto de técnicas para recolectar, organizar y analizar datos para inferir sobre una población. Explica que la estadística descriptiva se dedica a resumir y visualizar datos, mientras que la inferencial se enfoca en generar modelos e inferencias sobre una población basada en una muestra. También cubre conceptos como población, muestra aleatoria, parámetros, teoría de decisión y enfoques bayes
Este documento presenta una introducción a las estadísticas. Explica que la estadística es la ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos para tomar mejores decisiones. Distingue entre estadística descriptiva, que resume y presenta datos, e inferencial, que hace generalizaciones basadas en muestras. También define poblaciones, muestras y variables, y describe los métodos estadísticos descriptivos e inferenciales.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo estadístico, incluyendo los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que una muestra es un subconjunto de una población y define términos como marco de muestreo y tamaño de muestra. Además, detalla diferentes métodos de muestreo como aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conveniencia. Por último, discute precauciones como la representatividad y errores como el error muestral y no muestral.
El documento trata sobre conceptos básicos de estadística descriptiva. Explica que la estadística descriptiva se dedica a recolectar, organizar, analizar y representar conjuntos de datos para describir las características de un conjunto. Luego, menciona algunas medidas descriptivas comunes como la media, mediana y moda, así como medidas de dispersión como la varianza y desviación estándar. Finalmente, lista conceptos estadísticos básicos que deberían conocerse.
El documento explica el algoritmo de ordenamiento con árbol binario, el cual ordena elementos construyendo un árbol binario de búsqueda e insertando los elementos de forma que queden ordenados, para luego obtener la lista ordenada recorriendo el árbol. Se provee un ejemplo mostrando los pasos de construir el árbol binario para ordenar el conjunto (8, 3, 6, 1, 10, 4, 14, 7, 13).
El documento describe experimentos factoriales, los cuales involucran más de un factor con múltiples niveles. Explica que en estos experimentos se estudían los efectos principales e interacciones de los factores sobre la variable de respuesta. También presenta un ejemplo de un experimento factorial 2x2 para evaluar el efecto del estrés y la luz sobre el crecimiento de plantas de soja.
Este documento describe el Big Data, incluyendo su definición, el gran volumen de datos digitales disponibles, y los desafíos y oportunidades que presenta. Explica que el Big Data no se trata solo de la cantidad de datos, sino de lo que las organizaciones hacen con ellos para obtener conocimiento e información valiosa. También discute brevemente el impacto del Big Data en áreas como la salud, las redes sociales, la industria y la economía.
Este documento presenta un resumen de la estadística inferencial. La estadística inferencial estudia cómo obtener conclusiones generales sobre una población a partir de una muestra. Incluye aspectos como la toma de muestras y el grado de fiabilidad de los resultados. El documento también discute conceptos clave como población, datos, probabilidad, variables e hipótesis.
Este documento discute las implicaciones éticas de los procesos estadísticos. Explica la diferencia entre ética y moral, y presenta los valores éticos en Puerto Rico como la confiabilidad, bondad, justicia, civismo y respeto. También analiza cómo aplicar el pensamiento ético a los procesos estadísticos para evitar sesgos y daños, y destaca la importancia de los principios éticos como la transparencia y la responsabilidad. El objetivo general es comprender mejor cómo la ética guía el trabajo estadístico de man
El documento explica los conceptos básicos de los arreglos unidimensionales en el lenguaje C. Indica que un arreglo es una colección de datos del mismo tipo almacenados en posiciones contiguas de memoria, y que cada elemento se identifica por su índice. Describe cómo declarar e inicializar arreglos, acceder a sus elementos, y cómo se pueden pasar arreglos como parámetros a funciones utilizando punteros. También introduce conceptos sobre arreglos bidimensionales y el uso de punteros para acceder a arreglos.
Este documento explica conceptos estadísticos como media aritmética, mediana, moda, cuartiles, deciles y percentiles para datos agrupados y no agrupados. También define varianza y desviación estándar y sus usos para describir conjuntos de datos.
Este documento describe diferentes algoritmos de búsqueda y ordenamiento. Explica los métodos de búsqueda lineal, binaria y mediante transformación de claves, así como formas de resolver colisiones cuando se usa el método de transformación de claves. También cubre conceptos como estructuras de datos, tipos de búsqueda y ordenamiento interno y externo.
Un hash es el resultado de aplicar una función matemática a un documento u objeto para generar una clave única que lo represente de forma concisa. Las funciones hash se usan comúnmente en tablas hash para acelerar la búsqueda de información mediante el mapeo casi directo de claves a ubicaciones de memoria. Una buena función hash distribuye las claves de forma aleatoria para minimizar las colisiones donde claves diferentes generan la misma salida.
Este documento presenta definiciones y fórmulas matemáticas relacionadas con conceptos estadísticos como desviación media, media aritmética, varianza y desviación estándar. Explica cómo calcular cada una de estas medidas y cuándo usar fórmulas específicas para datos agrupados o muestras de diferentes tamaños.
Este documento presenta 40 preguntas sobre conceptos básicos de programación orientada a objetos en Java. Algunas preguntas son de selección múltiple sobre temas como clases, objetos, herencia, instanciación, interfaces, sobrecarga de métodos y excepciones. Otras preguntas son verdadero/falso sobre clases para manejo de archivos binarios en Java. El documento parece ser parte de una evaluación para un curso de programación orientada a objetos.
Este documento presenta un ejemplo introductorio sobre el análisis de varianza (ANOVA) para comparar los niveles de un factor (% de algodón) en un experimento sobre la resistencia de fibras sintéticas. Se describen los datos obtenidos en el experimento y se explica que el ANOVA ayudará a determinar si el % de algodón influye en la resistencia y cuáles niveles son similares. Se introducen conceptos como el modelo teórico, la estimación de parámetros y la comparación de medias de grupos.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central y de posición utilizadas en estadística. Explica el cálculo y aplicación de la media aritmética, la mediana, la moda, los cuartiles, deciles, percentiles y quintiles. También cubre medidas de dispersión como rango, desviación estándar y varianza. El documento proporciona ejemplos numéricos para calcular cada medida y explica su importancia para resumir y analizar conjuntos de datos.
1. El documento describe varios algoritmos de búsqueda para resolver problemas como grafos y espacios de estados. 2. Se explican métodos como búsqueda en anchura, profundidad, informada con heurísticas como A*, y búsqueda general en grafos. 3. También se mencionan búsquedas ciegas, en haz, y resolución de problemas mediante el método de dividir y conquistar conocido como búsqueda Y/O.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo probabilístico permite generalizar los resultados a toda la población mientras que el no probabilístico no. Además, detalla diferentes métodos para calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si la población es finita o infinita, y ofrece ejemplos numéricos.
Este documento trata sobre conceptos estadísticos relacionados con la inferencia estadística, incluyendo el grado de confianza de la inferencia, el grado de error de la inferencia, el error aleatorio, el grado de error, los tipos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado, y el proceso de toma de decisiones sobre el muestreo.
Este documento resume las propiedades y características de los sistemas. Describe la estructura, emergencia, comunicación y sinergia de los sistemas. También explica la homeostasis, equifinalidad, entropía y control en los sistemas. Además, introduce los conceptos de inmergencia, ley de la variedad requerida, supra-sistema, infra-sistema, iso-sistema y hetero-sistema.
Este documento presenta diferentes técnicas de recolección de datos como encuestas, cuestionarios, lluvia de ideas, observaciones, simulación, técnicas audiovisuales, entrevistas e inspección. Explica brevemente cada técnica y proporciona ejemplos de su aplicación. El objetivo es brindar información sobre las herramientas fundamentales para recopilar información en procesos de investigación.
Este documento describe diferentes tipos de estudios epidemiológicos, incluyendo ensayos aleatorizados, estudios de cohorte, estudios de casos y controles, estudios transversales y estudios ecológicos. Explica las características, ventajas y desventajas de cada tipo de estudio, así como cómo se seleccionan las poblaciones, la temporalidad y otros aspectos metodológicos. El objetivo general de los estudios epidemiológicos es describir la distribución de enfermedades en las poblaciones y contribuir al descubrim
El documento describe las estructuras de datos de listas enlazadas, pilas y colas. Explica que las listas enlazadas permiten inserciones y eliminaciones en cualquier punto de la lista en tiempo constante. Las pilas siguen el principio LIFO (último en entrar, primero en salir), mientras que las colas siguen el principio FIFO (primero en entrar, primero en salir). También incluye ejemplos de código C/C++ para implementar listas enlazadas, pilas y colas.
Presentación Slideshare Organización de Datosdianacanache
El documento habla sobre la organización de datos. Explica que existen dos tipos principales de organización: no estructurada y estructurada. También describe diferentes formas de organizar datos cualitativos y cuantitativos como tablas de frecuencias y listas ordenadas. Además, introduce conceptos clave sobre poblaciones, muestras, parámetros y estadísticos.
Presentación Slideshare Organización de Datos dianacanache
El documento habla sobre la organización de datos. Explica dos tipos de organización: no estructurada que usa información no definida como libros e informes, y estructurada que usa datos definidos como facturas. También describe métodos para organizar datos cualitativos como tablas de frecuencias, y cuantitativos como listas de datos y distribuciones de frecuencias. Finalmente, presenta representaciones gráficas como diagramas de barras para visualizar conjuntos de datos.
El documento explica el algoritmo de ordenamiento con árbol binario, el cual ordena elementos construyendo un árbol binario de búsqueda e insertando los elementos de forma que queden ordenados, para luego obtener la lista ordenada recorriendo el árbol. Se provee un ejemplo mostrando los pasos de construir el árbol binario para ordenar el conjunto (8, 3, 6, 1, 10, 4, 14, 7, 13).
El documento describe experimentos factoriales, los cuales involucran más de un factor con múltiples niveles. Explica que en estos experimentos se estudían los efectos principales e interacciones de los factores sobre la variable de respuesta. También presenta un ejemplo de un experimento factorial 2x2 para evaluar el efecto del estrés y la luz sobre el crecimiento de plantas de soja.
Este documento describe el Big Data, incluyendo su definición, el gran volumen de datos digitales disponibles, y los desafíos y oportunidades que presenta. Explica que el Big Data no se trata solo de la cantidad de datos, sino de lo que las organizaciones hacen con ellos para obtener conocimiento e información valiosa. También discute brevemente el impacto del Big Data en áreas como la salud, las redes sociales, la industria y la economía.
Este documento presenta un resumen de la estadística inferencial. La estadística inferencial estudia cómo obtener conclusiones generales sobre una población a partir de una muestra. Incluye aspectos como la toma de muestras y el grado de fiabilidad de los resultados. El documento también discute conceptos clave como población, datos, probabilidad, variables e hipótesis.
Este documento discute las implicaciones éticas de los procesos estadísticos. Explica la diferencia entre ética y moral, y presenta los valores éticos en Puerto Rico como la confiabilidad, bondad, justicia, civismo y respeto. También analiza cómo aplicar el pensamiento ético a los procesos estadísticos para evitar sesgos y daños, y destaca la importancia de los principios éticos como la transparencia y la responsabilidad. El objetivo general es comprender mejor cómo la ética guía el trabajo estadístico de man
El documento explica los conceptos básicos de los arreglos unidimensionales en el lenguaje C. Indica que un arreglo es una colección de datos del mismo tipo almacenados en posiciones contiguas de memoria, y que cada elemento se identifica por su índice. Describe cómo declarar e inicializar arreglos, acceder a sus elementos, y cómo se pueden pasar arreglos como parámetros a funciones utilizando punteros. También introduce conceptos sobre arreglos bidimensionales y el uso de punteros para acceder a arreglos.
Este documento explica conceptos estadísticos como media aritmética, mediana, moda, cuartiles, deciles y percentiles para datos agrupados y no agrupados. También define varianza y desviación estándar y sus usos para describir conjuntos de datos.
Este documento describe diferentes algoritmos de búsqueda y ordenamiento. Explica los métodos de búsqueda lineal, binaria y mediante transformación de claves, así como formas de resolver colisiones cuando se usa el método de transformación de claves. También cubre conceptos como estructuras de datos, tipos de búsqueda y ordenamiento interno y externo.
Un hash es el resultado de aplicar una función matemática a un documento u objeto para generar una clave única que lo represente de forma concisa. Las funciones hash se usan comúnmente en tablas hash para acelerar la búsqueda de información mediante el mapeo casi directo de claves a ubicaciones de memoria. Una buena función hash distribuye las claves de forma aleatoria para minimizar las colisiones donde claves diferentes generan la misma salida.
Este documento presenta definiciones y fórmulas matemáticas relacionadas con conceptos estadísticos como desviación media, media aritmética, varianza y desviación estándar. Explica cómo calcular cada una de estas medidas y cuándo usar fórmulas específicas para datos agrupados o muestras de diferentes tamaños.
Este documento presenta 40 preguntas sobre conceptos básicos de programación orientada a objetos en Java. Algunas preguntas son de selección múltiple sobre temas como clases, objetos, herencia, instanciación, interfaces, sobrecarga de métodos y excepciones. Otras preguntas son verdadero/falso sobre clases para manejo de archivos binarios en Java. El documento parece ser parte de una evaluación para un curso de programación orientada a objetos.
Este documento presenta un ejemplo introductorio sobre el análisis de varianza (ANOVA) para comparar los niveles de un factor (% de algodón) en un experimento sobre la resistencia de fibras sintéticas. Se describen los datos obtenidos en el experimento y se explica que el ANOVA ayudará a determinar si el % de algodón influye en la resistencia y cuáles niveles son similares. Se introducen conceptos como el modelo teórico, la estimación de parámetros y la comparación de medias de grupos.
Este documento describe diferentes medidas de tendencia central y de posición utilizadas en estadística. Explica el cálculo y aplicación de la media aritmética, la mediana, la moda, los cuartiles, deciles, percentiles y quintiles. También cubre medidas de dispersión como rango, desviación estándar y varianza. El documento proporciona ejemplos numéricos para calcular cada medida y explica su importancia para resumir y analizar conjuntos de datos.
1. El documento describe varios algoritmos de búsqueda para resolver problemas como grafos y espacios de estados. 2. Se explican métodos como búsqueda en anchura, profundidad, informada con heurísticas como A*, y búsqueda general en grafos. 3. También se mencionan búsquedas ciegas, en haz, y resolución de problemas mediante el método de dividir y conquistar conocido como búsqueda Y/O.
Este documento describe los conceptos básicos del muestreo probabilístico y no probabilístico. Explica que el muestreo probabilístico permite generalizar los resultados a toda la población mientras que el no probabilístico no. Además, detalla diferentes métodos para calcular el tamaño de la muestra dependiendo de si la población es finita o infinita, y ofrece ejemplos numéricos.
Este documento trata sobre conceptos estadísticos relacionados con la inferencia estadística, incluyendo el grado de confianza de la inferencia, el grado de error de la inferencia, el error aleatorio, el grado de error, los tipos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado, y el proceso de toma de decisiones sobre el muestreo.
Este documento resume las propiedades y características de los sistemas. Describe la estructura, emergencia, comunicación y sinergia de los sistemas. También explica la homeostasis, equifinalidad, entropía y control en los sistemas. Además, introduce los conceptos de inmergencia, ley de la variedad requerida, supra-sistema, infra-sistema, iso-sistema y hetero-sistema.
Este documento presenta diferentes técnicas de recolección de datos como encuestas, cuestionarios, lluvia de ideas, observaciones, simulación, técnicas audiovisuales, entrevistas e inspección. Explica brevemente cada técnica y proporciona ejemplos de su aplicación. El objetivo es brindar información sobre las herramientas fundamentales para recopilar información en procesos de investigación.
Este documento describe diferentes tipos de estudios epidemiológicos, incluyendo ensayos aleatorizados, estudios de cohorte, estudios de casos y controles, estudios transversales y estudios ecológicos. Explica las características, ventajas y desventajas de cada tipo de estudio, así como cómo se seleccionan las poblaciones, la temporalidad y otros aspectos metodológicos. El objetivo general de los estudios epidemiológicos es describir la distribución de enfermedades en las poblaciones y contribuir al descubrim
El documento describe las estructuras de datos de listas enlazadas, pilas y colas. Explica que las listas enlazadas permiten inserciones y eliminaciones en cualquier punto de la lista en tiempo constante. Las pilas siguen el principio LIFO (último en entrar, primero en salir), mientras que las colas siguen el principio FIFO (primero en entrar, primero en salir). También incluye ejemplos de código C/C++ para implementar listas enlazadas, pilas y colas.
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El documento habla sobre la organización de datos. Explica que existen dos tipos principales de organización: no estructurada y estructurada. También describe diferentes formas de organizar datos cualitativos y cuantitativos como tablas de frecuencias y listas ordenadas. Además, introduce conceptos clave sobre poblaciones, muestras, parámetros y estadísticos.
Presentación Slideshare Organización de Datos dianacanache
El documento habla sobre la organización de datos. Explica dos tipos de organización: no estructurada que usa información no definida como libros e informes, y estructurada que usa datos definidos como facturas. También describe métodos para organizar datos cualitativos como tablas de frecuencias, y cuantitativos como listas de datos y distribuciones de frecuencias. Finalmente, presenta representaciones gráficas como diagramas de barras para visualizar conjuntos de datos.
El documento describe los pasos para organizar datos estadísticos. Explica que la recolección de datos es el primer paso, seguido de la organización de los datos en tablas de frecuencias que agrupan los datos por variables. Las tablas pueden ser de frecuencia simple o por intervalos. También habla sobre los gráficos estadísticos como forma de presentar visualmente los datos organizados.
Ricardo Schifini es un experto en ciencias físicas y data analytics con experiencia trabajando para empresas líderes mundiales. Ha sido docente en la UBA y CBC durante 9 años. Además de sus habilidades técnicas, destaca por ser poliglota en inglés, portugués y español.
Estrategias fuentes y herramientas para recopilar organizar interpretar y usa...Eva Lopez
Este documento presenta estrategias, fuentes y herramientas para recopilar, organizar, interpretar y usar datos. Explica la diferencia entre datos e información, clasificación de datos, fuentes primarias y secundarias de datos, herramientas para recopilar y procesar datos como hojas de cálculo y Google Analytics. También incluye datos sobre educación en línea en Puerto Rico, Estados Unidos y otros países.
Este documento describe los conceptos fundamentales de la organización de datos. Explica que la organización de datos es la base de la estadística y que involucra la recolección y organización de datos a través de tablas. Luego describe los tipos de variables, cualitativas y cuantitativas, y cómo se clasifican y organizan los datos para su posterior análisis estadístico y presentación en gráficas y tablas.
Este documento trata sobre el preprocesamiento de datos, en particular la limpieza de datos. Explica que la limpieza de datos incluye la detección y corrección de valores faltantes, ruido y datos inconsistentes para mejorar la calidad de los datos. Describe métodos comunes para lidiar con valores faltantes como reemplazarlos con valores promedio u omitir registros, y para tratar datos ruidosos usando agrupamiento u otras técnicas estadísticas. El objetivo final es preparar los datos para su análisis mediante la minería
Este documento trata sobre la organización de datos estadísticos. Explica que la estadística se utiliza para estudiar grandes cantidades de datos sobre personas, eventos u otros fenómenos. Luego describe diferentes métodos para organizar y almacenar datos como tablas de frecuencias, bases de datos y archivos informáticos. También analiza conceptos como variables cualitativas y cuantitativas y sus niveles de medición.
El documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos relacionales, incluyendo el modelo relacional, la normalización de datos para dividir grandes tablas en tablas más pequeñas y homogéneas, y el diseño de bases de datos mediante la identificación de entidades, atributos y relaciones entre objetos del mundo real.
Este documento describe los principios básicos de la organización de datos estadísticos. Explica que los datos deben recolectarse primero y luego organizarse y agruparse en tablas de frecuencias para facilitar su análisis e interpretación. Detalla dos tipos principales de organización: para datos cualitativos y cuantitativos. El objetivo final es analizar tendencias en los datos y hacer inferencias sobre poblaciones más grandes.
Este documento describe los pasos para organizar y presentar datos estadísticos, incluyendo la evaluación y codificación de datos, su clasificación, procesamiento y presentación. Explica métodos como distribuciones de frecuencias simples y por intervalos, y da ejemplos de cómo organizar datos en tablas. El objetivo final es analizar e interpretar los resultados de manera veraz.
Presentación sobre una breve introducción a la estadística. Trata puntos como: Población, Muestra, Vizualización de datos, Historigrama, Tabla cruzada, Gráfico de Puntos. Definiendo de manera sencilla cada punto.
Este documento explica qué es un dato, las bases de datos y los diferentes tipos de datos. Un dato es la representación de una característica cuantitativa o cualitativa de una entidad. Los datos se organizan y almacenan en bases de datos y pueden ser de tipos numéricos, de texto, lógicos o estadísticos. La información se genera a través del procesamiento y contextualización de los datos brutos.
presentación de organización de datos de el instituto universitario politécnico "santiago mariño" sede de Barcelona estado anzoátegui, sección, materia: estadística, profesor Ramón Aray.
Este documento resume los conceptos clave relacionados con el procesamiento de datos en investigación cualitativa y cuantitativa. Explica que los datos pueden ser tanto cuantitativos como cualitativos, y describe las características y formas de analizar ambos tipos de datos. También describe las tareas clave involucradas en el análisis de datos, incluida la recopilación, reducción y extracción de datos.
El documento describe los pasos del proceso de calidad de datos, incluyendo el perfilamiento, la estandarización, la correspondencia y la consolidación. El perfilamiento identifica problemas en los datos mediante algoritmos para investigar campos de texto, fecha, números de teléfono y otros. La estandarización elimina inconsistencias aplicando reglas. La correspondencia identifica registros duplicados o relacionados. La consolidación integra registros duplicados o relacionados en una sola base de datos.
Este documento describe diferentes métodos para organizar y resumir datos estadísticos, incluyendo datos agrupados y no agrupados, tablas de frecuencia, y cálculos de medidas como la media y la mediana. Explica cómo organizar datos cuantitativos continuos y discretos, y proporciona ejemplos de cómo construir tablas de frecuencia para resumir conjuntos de datos.
Breve introducción a la estadística descriptivaMarcos Torres
Este documento presenta una breve introducción a conceptos estadísticos básicos como definiciones de población, muestra, parámetro y estadígrafo. También describe los cuatro niveles de medición - nominal, ordinal, de intervalo y de razón - y diferentes tipos de datos. Por último, señala algunos posibles abusos de la estadística como muestras pequeñas, porcentajes distorsionados y gráficas engañosas.
Reporte homicidio doloso descripción
Reporte que contiene información de las víctimas de homicidio doloso registradas en el municipio de Irapuato Guanajuato durante el periodo señalado, comprende información cualitativa y cuantitativa que hace referencia a las características principales de cada uno de los homicidios.
La información proviene tanto de medios de comunicación digitales e impresos como de los boletines que la propia Fiscalía del Estado de Guanajuato emite de manera diaria a los medios de comunicación quienes publican estas incidencias en sus distintos canales.
Podemos observar cantidad de personas fallecidas, lugar donde se registraron los eventos, colonia y calle así como un comparativo con el mismo periodo pero del año anterior.
Edades y género de las víctimas es parte de la información que incluye el reporte.
Este documento ha sido elaborado por el Observatorio Ciudadano de Seguridad Justicia y Legalidad de Irapuato siendo nuestro propósito conocer datos sociodemográficos en conjunto con información de incidencia delictiva de las 10 colonias y/o comunidades que del año 2020 a la fecha han tenido mayor incidencia.
Existen muchas más colonias que presentan cifras y datos en materia de seguridad, sin embargo, en este primer acercamiento lo que se prevées darle al lector una idea de como se encuentran las colonias analizadas, tomando como referencia los datos del INEGI 2020, datos del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública del 2020 al 2023 y las bases de datos propias que desde el 2017 el Observatorio Ciudadano ha recopilado de manera puntual con datos de las vıć timas de homicidio doloso, accidentes de tránsito, personas lesionadas por arma de fuego, entre otros indicadores.
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
Minería de Datos e IA Conceptos, Fundamentos y Aplicaciones.pdfMedTechBiz
Este libro ofrece una introducción completa y accesible a los campos de la minería de datos y la inteligencia artificial. Cubre todo, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R.
También aborda cuestiones críticas de ética y responsabilidad en el uso de estas tecnologías, discutiendo temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y transparencia.
El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su área de especialización.
2. Según wikipedia
Limpieza de datos: es el acto de descubrimiento, corrección o eliminación de
datos erróneos de una base de datos.
Transformación de datos: En estadística, la transformación de datos se efectúa
para asegurarse así de que tienen una distribución normal (un remedio para los
valores atípicos, fallas de la normalidad, la linealidad, y homocedasticidad).
5. Historias de horror
Los errores en los datos y en el
manejo de herramientas son tan
comunes que incluso existe una
organización llamada Grupo europeo
de evaluación de riesgos para hojas
de cálculo (ESRIG, por sus siglas en
inglés) y que hace recomendaciones
al usuario para evitar errores cuando
se usa una hoja de cálculo.
La ESRIG se encarga de rastrear
historias trágicas en el manejo de
datos. Si quieres saber más, visita
data errors in spreadsheets have led
to real consequences.
http://www.eusprig.org
7. Reconocimiento
Consiste en realizar un resumen de las características y observar el
modelo para verificar errores.
● Algunos aspectos pueden salir a simple vista
○ Cinco valores para el sexo
● Otros aspectos son más difíciles de encontrar, para ellos se usan
otras herramientas:
○ Histogramas, gráficas de dispersión
8.
9. Valores faltantes
Causas:
Faltan valores relevantes porque no se
pudieron obtener
No existen los valores
Datos incompletos (varios orígenes)
Tratamiento
Ignorarlos
Eliminar toda la columna
Reemplazar el valor
Segmentar
Limpieza, integración y transformación
Evitar problemas ocasionados por datos faltantes, valores duplicados y datos incorrectos
Valores erróneos
Algunas veces no es un proceso trivial,
clasificar y agrupar pueden ayudar
Tratamiento:
Ignorar
Eliminar
Filtrar
Reemplazar
Discretizar
10. Integración
Se puede dar de dos maneras:
Unificar dos o más objetos
Separar un objeto en dos o más
Ejemplos
Separar (nombres, apellidos)
Unificar formatos de fechas, sexo, estado
civil
Limpieza, integración y transformación
Transformación
Es cualquier proceso que modifique la forma
de los datos
Crear nuevos atributos
Cambiar tipo de dato
Cambiar total o parcialmente una tabla
Ejemplos
convertir columna en tipo número o fecha
agregar columna edad basado en fecha de
nacimiento
nivel de estudio de una persona (sin estudio,
11. Tipos de datos
Carácter
por ejemplo para definir sexo (F,M)
Texto
el más común de todos
Boolean
(si, no), (verdadero, falso), (0,1)
Control de flujo
según la opción se toman unos u otros
datos
Número
se puede hacer operaciones con ellos
no siempre es lo que parece