Bienvenido al Día 1 del Desafío de Estadística para Científicos de Datos. En esta guía práctica aprenderás a imputar valores perdidos, una tarea fundamental en el preprocesado de datos que todo profesional de datos debe dominar.
Métodos más simples para imputar valores perdidos
Tipo de dato numérico Método: media o mediana. Cuándo usar: usa la media cuando la distribución es aproximadamente normal. Usa la mediana cuando hay valores atípicos que distorsionan la media.
Tipo de dato categórico Método: moda. Usa el valor más frecuente para completar categorías faltantes.
Ejemplo práctico: para una columna numérica como Edad, si existen valores extremos utiliza la mediana. Para una columna categórica como Región o Categoría, emplea la moda para rellenar valores faltantes.
Cuándo evitar la imputación por media o mediana
Evita estos métodos simples cuando: un gran porcentaje de los datos está ausente por ejemplo más del 20 por ciento, la ausencia de datos depende de otras variables es decir no es aleatoria, o cuando puedes estimar los valores faltantes de forma más precisa usando variables relacionadas.
En esos casos recomienda utilizar imputación basada en modelos o impulsada por características que preserve mejor la integridad y las relaciones de los datos.
Ejemplo real: cliente del sector manufactura
Para un cliente del sector manufactura se construyó un modelo para predecir piezas defectuosas en camiones. Una variable crítica era los millas recorridas por cada camión ya que mayor distancia implicaba mayor probabilidad de fallo. Aproximadamente 25 por ciento de los valores de millas estaban faltantes. Imputar con la mediana habría distorsionado la distribución y perjudicado la precisión del modelo. En su lugar se entrenó un modelo sencillo XGBoost para predecir los valores faltantes de millas usando variables como tipo de camión, región de operación, vida del motor y uso diario. Este enfoque mantuvo el patrón real de los datos y produjo imputaciones más fiables.
Resumen práctico
Situación: pequeño porcentaje de datos faltantes. Mejor enfoque: imputación por media mediana o moda.
Situación: gran porcentaje de datos faltantes. Mejor enfoque: imputación basada en modelos o por características relacionadas.
Cuando existan relaciones fuertes entre variables: predice los faltantes usando características relacionadas.
Si hay outliers: usa mediana en lugar de media.
Consejo profesional: siempre visualiza la distribución de la variable antes y después de la imputación. Si la distribución cambia significativamente, replantea el método elegido.
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Qué sigue
En el Día 2 del Desafío revisaremos Correlación versus Causalidad para entender cómo se relacionan las variables y por qué correlación no siempre implica causalidad. Sigue el desafío para fortalecer tu base estadística un concepto a la vez.