Descripción: El preprocesamiento de datos es una etapa crucial en el flujo de trabajo de análisis y modelado de datos, que implica la preparación de datos antes de que sean procesados por un algoritmo o modelo de análisis. Esta fase incluye diversas técnicas y métodos para limpiar, transformar y organizar los datos, asegurando que sean adecuados para el análisis posterior. El preprocesamiento puede abarcar la eliminación de valores atípicos, la imputación de datos faltantes, la normalización y estandarización de variables, así como la conversión de datos categóricos en formatos numéricos. Además, se pueden aplicar técnicas de reducción de dimensionalidad para simplificar los conjuntos de datos sin perder información relevante. La importancia del preprocesamiento radica en que los modelos de aprendizaje automático y análisis de datos son altamente sensibles a la calidad de los datos de entrada; por lo tanto, un preprocesamiento adecuado puede mejorar significativamente la precisión y efectividad de los modelos resultantes. En el contexto de grandes volúmenes de datos, como en el Big Data, el preprocesamiento se vuelve aún más crítico, ya que los datos pueden ser ruidosos y desestructurados, lo que dificulta su análisis directo. En resumen, el preprocesamiento es una etapa fundamental que establece las bases para un análisis de datos exitoso y efectivo.
