Descripción: Los datos dispersos son un tipo de conjunto de datos que se caracterizan por contener una alta proporción de valores cero o valores faltantes. Este fenómeno es común en diversas áreas, como la biología, la economía y la ingeniería, donde los datos pueden no estar disponibles para todas las observaciones o variables. La dispersión de datos puede ser el resultado de múltiples factores, como la naturaleza del fenómeno que se está estudiando, la forma en que se recopilan los datos o las limitaciones inherentes a los métodos de medición. En términos de análisis, los datos dispersos presentan desafíos significativos, ya que pueden afectar la precisión de los modelos estadísticos y de aprendizaje automático. Por lo tanto, es crucial aplicar técnicas adecuadas para manejar estos datos, como la imputación de valores faltantes o el uso de algoritmos que sean robustos ante la escasez de información. La comprensión de los datos dispersos es esencial para los científicos de datos y analistas, ya que influye en la calidad de las inferencias y decisiones basadas en los análisis realizados.
