Data cleaning (o limpieza de datos) es el proceso de identificar y corregir errores en un conjunto de datos para mejorar su calidad y precisión. Es un paso fundamental en el análisis de datos, ya que los datos incorrectos, duplicados o incompletos pueden llevar a decisiones equivocadas.

¿Por qué es importante la limpieza de datos?
Los datos sucios pueden generar problemas como:
✅ Errores en análisis y reportes.
✅ Toma de decisiones basada en información incorrecta.
✅ Problemas en modelos de machine learning.
✅ Ineficiencias en los procesos de negocio.

Pasos del Data Cleaning

1️⃣ Identificación de errores
Antes de limpiar los datos, es importante detectar los problemas más comunes:
🔹 Valores nulos o faltantes: Celdas vacías o con información incompleta.
🔹 Duplicados: Registros repetidos que afectan el análisis.
🔹 Datos inconsistentes: Diferentes formatos para la misma información (Ej: "México" vs. "MX").
🔹 Errores tipográficos: Nombres o códigos mal escritos.
🔹 Valores atípicos: Datos fuera de un rango esperado.

2️⃣ Manejo de valores nulos o faltantes
Métodos para tratar datos faltantes:
✅ Eliminar filas o columnas con muchos valores nulos.
✅ Rellenar con un valor por defecto (Ej: promedio, mediana, moda).
✅ Usar interpolación o modelos predictivos para estimar valores.

3️⃣ Eliminación de duplicados
Se pueden encontrar duplicados mediante:
✅ Identificación por claves únicas (Ej: ID de cliente).
✅ Comparación de valores en varias columnas.
✅ Uso de herramientas como Remove Duplicates en Excel o DROP_DUPLICATES() en Python/Pandas.

4️⃣ Corrección de datos inconsistentes
Unificar formatos y convenciones:
✅ Estandarizar fechas, unidades de medida y nombres.
✅ Convertir todo a un mismo formato (Ej: minúsculas/mayúsculas).
✅ Homogeneizar categorías en variables categóricas.

5️⃣ Detección y manejo de valores atípicos
Métodos para encontrar valores fuera de rango:
✅ Análisis de percentiles o IQR (rango intercuartílico).
✅ Gráficos como boxplots para visualizar outliers.
✅ Decidir si eliminar, corregir o transformar esos valores.

🛠 Herramientas para Data Cleansing
🔹 Excel / Google Sheets – Funciones como BUSCARV(), Eliminar Duplicados, FILTRAR().
🔹 Power Query (Power BI / Excel) – Ideal para ETL (Extracción, Transformación y Carga).
🔹 Python (Pandas, NumPy, OpenRefine) – Para limpiar y transformar grandes volúmenes de datos.
🔹 SQL (queries con CASE, TRIM(), DISTINCT, GROUP BY) – Para limpiar datos en bases de datos.🚀 Ejemplo en Python con Pandas

✅ Conclusión
El Data Cleaning es clave para garantizar que los análisis sean confiables. Implementarlo correctamente te ahorrará tiempo y mejorará la precisión de cualquier proyecto de datos.