Descripción: La depuración de datos es el proceso de identificar y corregir inexactitudes o inconsistencias en los datos para mejorar su calidad. Este proceso es fundamental en el ámbito del preprocesamiento de datos, ya que garantiza que la información utilizada en análisis y modelos sea precisa y confiable. La depuración implica diversas técnicas, como la eliminación de duplicados, la corrección de errores tipográficos, la normalización de formatos y la validación de datos. Al mejorar la calidad de los datos, se minimizan los riesgos de tomar decisiones erróneas basadas en información defectuosa. La depuración de datos no solo se centra en la corrección de errores, sino también en la identificación de patrones y tendencias que pueden indicar problemas subyacentes en la recolección de datos. Este proceso es esencial en campos como la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el análisis de negocios, donde la calidad de los datos puede influir significativamente en los resultados obtenidos. En resumen, la depuración de datos es un paso crítico en el ciclo de vida de los datos, asegurando que la información sea útil y efectiva para la toma de decisiones.
