Descripción: El Filtrado de Datos Z es una técnica estadística utilizada en el ámbito del aprendizaje no supervisado para identificar y eliminar valores atípicos en un conjunto de datos. Esta metodología se basa en el cálculo de la puntuación Z, que mide cuántas desviaciones estándar se encuentra un dato por encima o por debajo de la media de un conjunto. Un valor atípico, o ‘outlier’, es un punto de datos que se desvía significativamente de otros en el mismo conjunto, lo que puede distorsionar los resultados de análisis posteriores. Al aplicar el filtrado de datos Z, se establece un umbral, generalmente entre -3 y 3, donde cualquier dato que exceda este rango se considera un valor atípico y se elimina. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde la calidad de los datos es crucial, como en la minería de datos, análisis de tendencias y modelado predictivo. El filtrado de datos Z no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también facilita la interpretación de los resultados al reducir el ruido en los datos. En resumen, el Filtrado de Datos Z es una herramienta esencial en el aprendizaje no supervisado que permite limpiar y preparar los datos para un análisis más efectivo y confiable.
Usos: El Filtrado de Datos Z se utiliza principalmente en el análisis de datos para mejorar la calidad de los conjuntos de datos antes de aplicar algoritmos de aprendizaje automático. Es común en áreas como la detección de fraudes, donde los valores atípicos pueden indicar actividades sospechosas, y en la investigación científica, donde es crucial eliminar datos erróneos que podrían afectar los resultados de un experimento. También se aplica en la segmentación de clientes, donde se busca identificar comportamientos inusuales que podrían indicar oportunidades de mercado o riesgos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del Filtrado de Datos Z se puede observar en el análisis de transacciones bancarias. Si un cliente realiza una transacción de un monto significativamente mayor que su promedio habitual, esta transacción podría ser considerada un valor atípico y, por lo tanto, ser objeto de revisión para detectar posibles fraudes. Otro caso es en estudios de salud, donde se pueden eliminar mediciones extremas de presión arterial que no reflejan la condición real de los pacientes, asegurando que los análisis estadísticos sean más precisos.
