arreglaré errores, eliminaré duplicados y limpiaré datos con experiencia

Los datos pueden ser bastante inconsistentes, lo que dificulta detectar tendencias o tomar las mejores decisiones con ellos. Me encargaré de eliminar todos los errores evidentes y te entregaré un conjunto de datos sólido para que puedas trabajar con él.

Pasos que seguiré:

Eliminar Duplicados

Corregir Tipos de Datos: Texto a número, entero a decimal, etc.

Detección y Manejo de Outliers:

Valores extremos que no tienen sentido o son anomalías pueden distorsionar los resultados, por lo que deben ser eliminados o ajustados.

Manejo de Datos Faltantes: Eliminar o rellenar.

Estandarización de Datos: Convenciones de nombres o unidades inconsistentes (como "USD" y "dólares" para moneda).

Corregir Errores Tipográficos e Inconsistencias: como "USA" y "Estados Unidos".

Normalización/Escalado: Ajustar datos numéricos para que encajen en un rango determinado (por ejemplo, escalar valores entre 0 y 1), lo cual ayuda en modelos de machine learning.

Manejo de Datos Categóricos: Esto puede implicar convertir variables categóricas en numéricas (usando técnicas como one-hot encoding) o asegurar que las categorías sean consistentes.

Normalización de Formatos Inconsistentes: Asegurar que los datos sigan una estructura coherente, como formatos de números telefónicos o fechas, mejora la usabilidad del conjunto de datos.