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Operaciones de preprocesamiento aplicadas para convertir datos brutos en entradas coherentes, comparables y utilizables por análisis y modelos de inteligencia artificial.
Aggregation
Combinación de varias observaciones mediante sumas, medias u otras funciones.
Ver definición completa →Fit and transform
Patrón que aprende parámetros sobre datos de entrenamiento y después aplica la transformación.
Ver definición completa →Anonymization
Tratamiento que impide identificar razonablemente a una persona a partir de los datos resultantes.
Ver definición completa →Class balancing
Ajuste de la representación de clases para reducir desequilibrios.
Ver definición completa →Binning
Agrupación de valores continuos en contenedores definidos.
Ver definición completa →Unknown category
Categoría observada en transformación que no estaba presente al ajustar el codificador.
Ver definición completa →Categorical encoding
Conversión de categorías en una representación utilizable por algoritmos.
Ver definición completa →One-hot encoding
Creación de una variable binaria por categoría.
Ver definición completa →Ordinal encoding
Asignación de valores ordenados a categorías que tienen jerarquía.
Ver definición completa →Feature hashing
Proyección de categorías a un espacio de tamaño fijo mediante una función hash.
Ver definición completa →Target encoding
Sustitución de categorías por estadísticas calculadas respecto a la variable objetivo.
Ver definición completa →Fuzzy matching
Comparación tolerante a errores ortográficos o variaciones de formato.
Ver definición completa →Type casting
Cambio controlado del tipo de una variable.
Ver definición completa →Data wrangling
Trabajo iterativo de reestructurar, combinar y depurar datos para hacerlos utilizables.
Ver definición completa →Deduplication
Identificación y consolidación de registros que representan la misma entidad o evento.
Ver definición completa →Data unpivoting
Conversión de columnas repetitivas en filas y variables clave-valor.
Ver definición completa →Novelty detection
Identificación de observaciones nuevas que difieren de datos normales usados para ajustar el detector.
Ver definición completa →Outlier detection
Identificación de observaciones inusuales respecto a la distribución o patrón esperado.
Ver definición completa →Discretization
Conversión de una variable continua en intervalos o categorías.
Ver definición completa →Near duplicate
Registro muy similar que puede corresponder a la misma entidad pese a pequeñas diferencias.
Ver definición completa →Exact duplicate
Registro idéntico a otro en los campos considerados.
Ver definición completa →Dropping incomplete rows
Supresión de registros que contienen ausencias según una regla definida.
Ver definición completa →Record linkage
Proceso de identificar registros de fuentes diferentes que representan la misma entidad.
Ver definición completa →Data masking
Ocultación o sustitución de valores sensibles manteniendo una estructura utilizable.
Ver definición completa →Feature scaling
Ajuste de magnitudes para evitar que unas características dominen por su escala numérica.
Ver definición completa →Min-max scaling
Reescalado lineal de valores a un intervalo definido.
Ver definición completa →Robust scaling
Escalado basado en estadísticos resistentes como mediana y rango intercuartílico.
Ver definición completa →Standardization
Transformación que centra una característica y la escala normalmente por su desviación típica.
Ver definición completa →Address standardization
Homogeneización de componentes postales para facilitar comparación y enlace.
Ver definición completa →Preprocessing leakage
Uso accidental de información de validación o prueba al ajustar transformaciones.
Ver definición completa →Data generalization
Reducción de precisión o detalle para disminuir el riesgo de identificación.
Ver definición completa →Imputation
Sustitución estimada de valores ausentes para permitir el análisis o modelado.
Ver definición completa →Iterative imputation
Estimación multivariante que modela cada variable incompleta a partir de las demás.
Ver definición completa →K-nearest neighbors imputation
Estimación de valores ausentes mediante observaciones vecinas similares.
Ver definición completa →Constant imputation
Sustitución de ausencias por un valor fijo o categoría especial.
Ver definición completa →Mean imputation
Sustitución de valores numéricos ausentes por la media observada.
Ver definición completa →Median imputation
Sustitución de valores ausentes por la mediana observada.
Ver definición completa →Most frequent imputation
Sustitución de valores ausentes por la categoría o valor más frecuente.
Ver definición completa →Missing indicator
Variable binaria que informa de que el valor original estaba ausente.
Ver definición completa →Data cleaning
Detección y corrección de valores erróneos, incompletos, duplicados o inconsistentes.
Ver definición completa →Normalization
Transformación que ajusta valores a una escala o norma definida.
Ver definición completa →Date normalization
Conversión de fechas y horas a formatos, zonas y granularidades coherentes.
Ver definición completa →Unit normalization
Conversión de magnitudes a unidades compatibles y documentadas.
Ver definición completa →Vector normalization
Ajuste de cada vector para que tenga una norma unitaria.
Ver definición completa →Data parsing
Interpretación de texto o bytes conforme a una estructura esperada.
Ver definición completa →Preprocessing pipeline
Secuencia reproducible de transformaciones ajustadas y aplicadas en orden.
Ver definición completa →Data pivoting
Reorganización de valores entre filas y columnas según claves.
Ver definición completa →Data preparation
Proceso de seleccionar, combinar y transformar datos antes de analizarlos o entrenar un modelo.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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