¿Qué es el checklist de eda?: guía práctica antes de transformar tus datos
EDA, o Exploratory Data Analysis, es una de las fases más importantes en cualquier proyecto de datos. Antes de limpiar, transformar o modelar, es fundamental entender realmente qué contienen las tablas de la base de datos. Una buena EDA no solo reduce errores, sino que genera datos de calidad.
Conocer el tamaño de las tablas es el primer paso básico. Esto te da una idea rápida del volumen de datos con la que se está trabajando.
¿Qué representa realmente una fila?: Entender el nivel de detalle de una tabla es clave.¿Una fila equivale a un pedido, a un cliente, a una transacción, a un evento?
¿Hay claves duplicadas? Validar la unicidad de la clave primaria es esencial para evitar conteos erróneos.
¿Qué columnas tienen nulos? Revisar la calidad y completitud de los datos.
¿Las fechas tienen sentido? Validar rangos y formatos de fechas y revisar si hay fechas futuras improbables o muy antiguas.
¿Hay valores fuera de rango? Detectar errores o anomalías en variables numéricas usando histogramas y estadísticos descriptivos para identificar valores sospechosos.
¿Qué categorías aparecen más? Entender la distribución de lar variables categóricas.
¿Hay columnas que parecen métricas?Identifica las variables numéricas que representan mediciones (montos, cantidades, precios, etc.).
¿Hay columnas que parecen dimensiones? Identificar atributos descriptivos como cliente_id, producto, ciudad, etc.. Esta distinción entre métricas y dimensiones es fundamental para modelado dimensional y análisis.
¿El nombre de la tabla coincide con lo que realmente contiene? A veces los nombres de las tablas son engañosos y hay que revisar la descripción de la tabla, comentarios y una muestra de datos para confirmar que el contenido coincide con el nombre.
¿Por qué es importante esta checklist?
Un buen EDA:
Reduce riesgos de decisiones basadas en datos erróneos
Aumenta la eficiencia al detectar problemas temprano
Mejora la calidad de los análisis y modelos posteriores
Genera confianza en los datos y en los resultados
Este checklistde EDA es especialmente útil para analistas de datos, científicos de datos, ingenieros de datos y business intelligence que trabajan diariamente con tablas en bases de datos relacionales.
