En el vasto universo del Machine Learning (ML) y la inteligencia artificial, la calidad de los datos es un factor clave para construir modelos eficaces. Uno de los aspectos más fundamentales, y a menudo subestimado, es el perfilado de datos (data profiling), que juega un papel crucial en la preparación y análisis de la información antes de que esta sea enviada a los algoritmos de ML.
En este artículo, explicaremos qué es el perfilado de datos, por qué es importante y las herramientas que podemos utilizar para facilitar este proceso.
¿Qué es el perfilado de datos?
El perfilado de datos es el proceso de examinar un conjunto de datos para entender sus características fundamentales, cual es el tipo de datos, su distribución, la disponibilidad, la presencia de valores nulos y las relaciones entre diferentes variables. Este paso es crucial para identificar problemas en los datos que podrían afectar la construcción de los modelos de ML, como la presencia de datos atípicos (outliers), valores faltantes o una distribución desigual.
¿Por qué es importante el perfilado de datos?
El perfilado de datos no solo permite identificar problemas de calidad en los datos, sino que también nos ayuda a comprender mejor su comportamiento. Esto es especialmente útil cuando nos enfrentamos a grandes volúmenes de información, ya que podemos detectar patrones que influyen directamente en los resultados de nuestros modelos.
“No Data(A), No ML(B)” – sin datos de calidad, no es posible construir modelos eficaces. En este contexto, el perfilado de datos asegura que los datos con los que trabajamos son adecuados para el análisis y la modelación.
El perfilado de datos incluye tareas esenciales como:
- Distribución de los datos en función de su frecuencia.
- Correlaciones entre variables.
- Media, mediana y moda, que son valores fundamentales para conocer las tendencias centrales de un conjunto de datos.
- Desviación estándar, que nos permite medir la dispersión de los datos.
- Comportamiento, observación de tendencias y patrones.
- Quantiles, rango de datos en intervalos relevantes.
- Tipo de dato, identificar si son numéricos, categóricos, booleanos, texto, etc.
- Nulos, presencia de valores nulos o vacíos.
- Límites, el rango máximo y mínimo de unidades.
Estas actividades proporcionan una primera visión crítica de los datos y permiten que los científicos y analistas de datos tomen decisiones sobre los pasos a seguir en su limpieza y transformación.
Exploración de datos: Técnicas y ejemplos
Además de comprender la importancia del perfilado, es esencial conocer las técnicas y herramientas que permiten su implementación efectiva. Por ejemplo, Pandas y Matplotlib son herramientas clásicas que permiten a los analistas realizar operaciones de perfilado y visualización de datos, aunque pueden requerir mayor trabajo en comparación con opciones automatizadas.
Sweetviz y data-profiling son dos herramientas más modernas que permiten generar informes visuales detallados de manera rápida y sencilla. Estas herramientas son ideales para comparar diferentes conjuntos de datos y visualizar su estructura. Sin embargo, dependiendo del tamaño del dataset, pueden tener limitaciones, como la generación de archivos grandes o la falta de interactividad.
Otro ejemplo es D-Tale, que ofrece una exploración interactiva y permite a los usuarios manipular los datos visualmente, lo cual es útil cuando se necesita entender a fondo la relación entre las variables.
Puedes explorar el proceso en este enlace:
https://colab.research.google.com/drive/1RESmVyFNIcmM4Vt1dxSlHinEF2G07M7r?usp=sharing
Perfilado de datos para texto
El perfilado de datos numéricos puede ser bastante directo, pero ¿qué sucede cuando los datos son textuales? Aquí es donde técnicas como el One-Hot-Encoding o los Embeddings (Word2Vec, GloVe, BERT) juegan un papel fundamental. Estas técnicas permiten convertir el texto en vectores numéricos para que los algoritmos puedan procesarlos. Por ejemplo, con el One-Hot-Encoding, valores categóricos como países pueden ser transformados en números (1 para España, 2 para Francia, etc.), facilitando el análisis.
Herramientas para el perfilado de datos
Dependiendo del proyecto y del tipo de análisis requerido, elegir la herramienta adecuada puede ser decisivo. A continuación, se presentan algunas de las más populares:
- Pandas y Matplotlib: Son altamente flexibles y permiten un control completo, aunque requieren más tiempo y código.
- ydata-profiling: Genera informes completos de manera rápida, pero no es interactivo y puede sobrecargarse con grandes datasets.
- Sweetviz: Excelente para la comparación de conjuntos de datos, aunque genera archivos HTML grandes.
- D-Tale: Ofrece exploración interactiva y es muy potente, aunque puede ser pesado para grandes volúmenes de datos.
Conclusión
El perfilado de datos es esencial para garantizar el éxito en proyectos de ML. Antes de entrenar cualquier modelo, es necesario invertir tiempo en analizar y entender la estructura de los datos, identificando cualquier problema que pueda afectar el resultado. Aunque existen herramientas que simplifican este proceso, es importante que los profesionales elijan la más adecuada según las necesidades del proyecto. Además, los datos de texto requieren enfoques específicos, como técnicas de embeddings, para ser utilizados eficazmente en modelos.
Finalmente, como destacó en este documento, sin datos de calidad, no podemos esperar construir modelos eficientes. El perfilado de datos es el primer paso hacia la construcción de un modelo de machine learning robusto y efectivo. ¡Así que no subestimemos su importancia!
Información complementaria
En los últimos años, el desarrollo de nuevas herramientas y métodos para la preparación de datos ha sido un tema caliente en la comunidad de data science. Por ejemplo, el uso de inteligencia artificial para el perfilado automático de datos es una tendencia emergente. Herramientas como Trifacta y Dataprep.AI ya integran técnicas de IA para sugerir automáticamente transformaciones y limpiar los datos sin intervención humana significativa.
Ejemplo en el mundo real
En la industria financiera, los modelos predictivos de riesgo de crédito dependen fuertemente de datos históricos de clientes. Un mal perfilado de los datos (como la no detección de valores nulos o atípicos) puede llevar a decisiones incorrectas, afectando la salud financiera de la institución.
Este tipo de fallos puede evitarse fácilmente dedicando tiempo suficiente al perfilado de datos en las etapas iniciales de cualquier proyecto de ML.
Con una comprensión sólida del perfilado de datos y el uso de herramientas adecuadas, podemos maximizar las posibilidades de éxito de nuestros modelos de machine learning, construyendo soluciones más robustas y eficaces para enfrentar los desafíos del mundo real.
