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Datos para un proyecto

Primera etapa: Utilidad de los datos.

Recolección y entendimiento de los datos.

Recolección y entendimiento de los datos.

Las primeras consideraciones son en función del origen de los datos necesarios.

  • Datos existentes. Incluye una amplia variedad de datos, como datos transaccionales, datos de encuesta, registros Web, etc. Tenga en cuenta si los datos existentes son suficientes para adaptarse a sus necesidades.

  • Datos adquiridos. ¿Su organización utiliza datos adicionales, como datos demográficos? Si no los utiliza, considere si son necesarios.

  • Datos adicionales. Si los orígenes anteriores no satisfacen sus necesidades, es posible que necesite realizar encuestas o realizar seguimientos adicionales para servir de complemento a los almacenes de datos actuales.


Lista de tareas

Observe los datos  y considere las siguientes cuestiones:

  • ¿Qué atributos (columnas) de la base de datos parecen más prometedores?

  • ¿Qué atributos no parecen relevantes y se pueden excluir?

  • ¿Existen datos suficientes para obtener conclusiones generales o realizar predicciones precisas?

  • ¿Dispone de atributos suficientes para su proyecto?

  • ¿Está fusionando varios orígenes de datos? En caso afirmativo, ¿existen áreas que puedan plantear problemas al fusionar?

  • ¿Ha considerado cómo se gestionan los valores perdidos en cada origen de datos?

Reconocimiento y análisis de utilidad de los datos

El reconocimiento y clasificación de un determinado tipo de dato esta asociado y permite entender la utilidad del mismo. La utilidad de un dato es función de su grado de implicancia o interés para un determinado análisis o proyecto.

Para avanzar en el análisis de la utilidad de los datos es siempre bueno y necesario hacer el ejercicio de clasificarlos de acuerdo a criterios de nominalidad, ordinalidad, intervalos, rangos y proporcionalidad más allá de verlos simplemente como datos cuantitantivos o cualitativos.

Los niveles de medición de los datos son importantes porque nos ayudan a definir como los datos pueden ser recabados, analizados e interpretados.


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