Estás leyendo la publicación: Métricas importantes para medir la calidad de los datos antes de construir cualquier modelo
La calidad de los datos se utiliza para describir la utilidad de la información obtenida. Los datos están disponibles en todas partes y crecen linealmente con el tiempo. Los datos son un combustible importante para continuar con la implementación de cualquier construcción de modelos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Es crucial tener los datos correctos para generar modelos confiables para cualquier tarea. Este artículo proporciona una breve descripción de algunas de las métricas importantes para evaluar la calidad de los datos que se utilizarán. Estas métricas son cruciales y deben experimentarse para medir la calidad de los datos antes de construir cualquier modelo.
Tabla de contenido
- Datos: una descripción general
- La necesidad de evaluar la calidad de los datos.
- Métricas de evaluación de calidad de datos
- Resumen
Datos: una descripción general
Como se mencionó anteriormente, los datos son un determinado conjunto de información disponible que será principalmente de dos tipos, a saber, cualitativo y cualitativo. Como sugiere el nombre, los datos cualitativos son datos que significan principalmente las características y no son medibles, mientras que los datos cuantitativos son datos que pueden medirse o cuantificarse y representarse en ciertas unidades.
Existen otras clasificaciones amplias bajo el paraguas de datos cualitativos como datos nominales y ordinales y datos cuantitativos como discretos y continuos donde cada clasificación individual tiene características específicas.
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La siguiente imagen representa la categorización pictórica de los datos y sus tipos.
La necesidad de evaluar la calidad de los datos.
Entonces, antes de ver las métricas para evaluar la calidad de los datos, echemos un vistazo a por qué la evaluación de la calidad de los datos es crucial. Los datos de calidad muestran signos de confiabilidad y nos ayudan a lograr una mejor toma de decisiones para cualquier tarea. Los datos de calidad y la toma de decisiones de calidad van de la mano y, como se mencionó, los datos son el combustible principal.
En resumen, la calidad de datos también se puede denominar DQ. Cuanto mayor sea la calidad de los datos, mejores serán las soluciones entregadas. Además, cuando la calidad de los datos es alta, los algoritmos de aprendizaje automático implementados tienden a funcionar mejor y muestran resultados más rápidos, precisos y confiables. Entonces, como se mencionó anteriormente, si la calidad de los datos es baja, los resultados no serán confiables.
Por ejemplo, consideremos trabajar para una empresa comercial. Por lo tanto, para las empresas, los datos de calidad o, en términos simples, también pueden denominarse datos adecuados o precisos, son cruciales. Supongamos que la calidad de los datos no es considerable, terminaríamos con soluciones comerciales incorrectas o llevaríamos a la pérdida de negocios o un mayor costo de operaciones para la empresa al tomar decisiones incorrectas.
Teniendo en cuenta todos estos factores, podemos decir que antes de tomar cualquier decisión, es muy importante evaluar la calidad de los datos.
Métricas de evaluación de calidad de datos
Ya hemos visto la importancia de la calidad de los datos en las secciones anteriores y ahora centrémonos en algunas de las métricas importantes de evaluación de la calidad de los datos.
Entre varias métricas de datos, las cualidades más importantes que deben tener los datos se enumeran a continuación. Ellos son:
- Validez
- Exactitud
- Lo completo
- Consistencia
- Uniformidad
- Relevancia
Ahora comprendamos estas métricas una por una.
Validez de los datos
Como su nombre indica, los datos de calidad van de la mano con la recopilación de datos adecuados/válidos. Es fácil recopilar grandes cantidades de datos, pero es importante recopilar o utilizar datos válidos para obtener mejores conocimientos. Hoy en día, la recopilación de datos válidos es fácil al establecer ciertas restricciones, mientras que la recopilación de datos no solo nos ayuda a obtener datos relevantes y de calidad, sino que también nos ayuda a reducir los costos de almacenamiento de datos y el tiempo de cálculo.
Pero en la era actual del crecimiento masivo de datos, la validez de los datos inicialmente no se puede esperar a veces, pero los datos válidos se pueden obtener realizando la limpieza de datos necesaria y también entendiendo de los clientes los datos más válidos y cómo es cada característica de los datos. importante para llegar a soluciones comerciales apropiadas.
Entonces, como se mencionó, los datos válidos están directamente relacionados con los datos significativos y requeridos y también están vinculados en cadena con las inferencias apropiadas que se realizan.
Entendamos la métrica de validez de los datos del ejemplo mencionado anteriormente. Por lo tanto, para las empresas comerciales, la validez de los datos juega un papel crucial con respecto a la recopilación de datos de calidad en la que el tipo de datos debe ser apropiado, por ejemplo, la cantidad debe ser numérica y el número de cuenta debe ser categórico. Además, la validez de los datos depende de la adquisición de datos en un rango/escala adecuado y formatos no válidos. Suponga que la fecha de envío para la empresa comercial debe estar en el formato adecuado de MM-DD-AAAA.
Precisión de los datos
En términos simples, llamemos a la precisión de los datos los datos correctos disponibles. Por lo tanto, los datos precisos representan el conjunto correcto de información en cada una de las funciones. Entonces, considerando la métrica anterior de validez de datos, en resumen, se puede resumir en datos válidos con información precisa que nos ayudan a obtener las soluciones correctas y, al revés, conduciría a soluciones poco confiables y graves consecuencias ya que las soluciones proporcionadas serían incorrectas debido a los datos inexactos. Por lo tanto, es muy importante contar con datos precisos para poder brindar soluciones efectivas.
Entonces, al comprender la precisión de los datos con respecto a las empresas comerciales, los datos obtenidos deben ser precisos para evacuar los posibles resultados de predicciones erróneas que, a su vez, conducen al desperdicio de dinero y recursos que causan graves consecuencias.
Integridad de los datos
La integridad de los datos significa si tenemos toda la información necesaria para proporcionar soluciones fiables. Entonces, una vez que se abordan los parámetros de calidad de datos mencionados anteriormente, es decir, una vez que se obtienen datos válidos y precisos, debemos buscar obtener información completa de los datos. La integridad de los datos nos ayuda a acceder y recuperar fácilmente los datos requeridos en cualquier momento y, además, es una tarea tediosa manejar datos incompletos, ya que podría requerir experiencia en la materia en el dominio respectivo para garantizar la integridad de los datos.
Entonces, para comprender la integridad de los datos con respecto a las empresas comerciales, los datos deben estar completos en términos de ausencia de valores faltantes o registros de datos faltantes. Entonces, si una empresa de negocios quiere analizar a sus clientes frecuentes y si falta información que es muy crucial para analizar a los clientes frecuentes, esto conduciría a una predicción defectuosa o poco confiable. Entonces, de esta manera, podemos decir que la integridad de los datos es un factor crucial para la evaluación de la calidad de los datos.
Consistencia de los datos
La consistencia de los datos también se puede denominar datos confiables. Por lo tanto, la consistencia de los datos también es una de las métricas de calidad de datos importantes, a diferencia de otras. Entonces, datos consistentes significa datos que no cambian abruptamente y resultan ser poco confiables. Al igual que con otras métricas de calidad de datos, es importante tener datos consistentes o confiables porque si los datos son inconsistentes, conducirían a soluciones y decisiones comerciales incorrectas.
Entonces, para comprender la consistencia de los datos con respecto a las empresas comerciales, la consistencia de los datos va de la mano con un gobierno de datos adecuado y consistente. Los datos deben gobernarse adecuadamente y asegurarse de que todos los usuarios vean los mismos datos en un momento dado.
Uniformidad de datos
La uniformidad de los datos básicamente sugiere los datos en una escala común de comparación para toda la información disponible. Los datos uniformes nos ayudan a fusionar datos de diferentes fuentes sin problemas y también los datos uniformes ayudan a recuperar fácilmente los datos según sea necesario. Los datos uniformes también nos ayudan en el análisis efectivo de datos.
Entonces, para comprender la uniformidad de los datos para las empresas comerciales, los datos disponibles o los datos gobernados deben tener una alta calidad de uniformidad o deben estar en una escala común para hacer las predicciones correctas. La calidad de datos absurda puede conducir a predicciones defectuosas y consecuencias graves.
Relevancia de los datos
La relevancia de los datos o datos relevantes en cualquier dominio es una conversación subjetiva, ya que en cada dominio ciertas características pueden ser muy relevantes y otras no. Por lo tanto, la información relevante en cualquier dominio se puede deducir mediante la experiencia en la materia en el dominio particular del trabajo. No es necesario mantener datos irrelevantes, ya que simplemente dispara el costo de almacenamiento de los datos y también considerando que la información irrelevante se convertiría en ninguna solución o en soluciones irrelevantes producidas.
Junto con los datos relevantes, un aspecto más a tener en cuenta es el período de tiempo de los datos recopilados. Para ciertas aplicaciones, no es necesario mantener datos muy antiguos porque supongamos que si alguna de las personas está realizando un análisis de series de tiempo, los datos de los últimos 5 a 10 años serían más relevantes en lugar de los datos completos disponibles durante un período de tiempo y también pueden conducir a tendencias abruptas y estacionalidad en la serie. Por lo tanto, los datos relevantes y el período de tiempo de los datos son parámetros cruciales de calidad de datos.
Por lo tanto, para comprender la relevancia de los datos para las empresas comerciales, los datos muy antiguos o los datos históricos para las empresas comerciales pueden no ser útiles para brindar las soluciones requeridas por el negocio. Por lo tanto, los datos relevantes con un período de tiempo considerable ayudarían a generar las soluciones correctas en lugar de tener datos irrelevantes y datos muy antiguos, ya que posiblemente pueden conducir a un análisis de tendencias defectuoso para el análisis de series temporales.
Resumen
En resumen, la calidad de los datos y algunas de las métricas mencionadas anteriormente son los factores más importantes a considerar para soluciones efectivas basadas en datos. Cuanto mayor sea la calidad de los datos, mejores serán las soluciones producidas por cualquier empresa individual. Por lo tanto, se puede garantizar la calidad de los datos adhiriéndose a la existencia de las métricas mencionadas anteriormente y la limpieza efectiva de datos. En general, la calidad de los datos se puede clasificar en dos aspectos de conversaciones subjetivas y objetivas, donde las conversaciones objetivas incluyen datos limpios sin valores faltantes y libres de errores y las conversaciones subjetivas incluyen si el conjunto de información adquirido es relevante para las tareas.
La evaluación de la calidad de los datos va de la mano con otras operaciones de gobierno de datos, como la creación de perfiles de datos, el análisis de datos y la generación de informes. Por lo tanto, es muy esencial evaluar las métricas importantes de la calidad de los datos, como se mencionó anteriormente, para brindar información adecuada.
