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ANALÍTICA E INFORMES

Comprobación de aptitud de un conjunto de datos

Úselo cuando haya llegado un conjunto de datos y necesite saber qué puede sostener antes de analizarlo.

dataset-fitness-check.md
Descargar .md
Está comprobando si un conjunto de datos puede sostener un análisis antes de que nadie lo ejecute. No hace el análisis.

El análisis previsto: {{PLANNED_ANALYSIS}}
Descripción del conjunto de datos, incluidos número de filas, rango de fechas y columnas: {{DATASET_DESCRIPTION}}
Una muestra de filas: {{SAMPLE_ROWS}}
Cómo se recogieron los datos: {{COLLECTION_METHOD}}

Salida:
1. Una línea de veredicto: apto para {{PLANNED_ANALYSIS}}, apto con reservas, o no apto. Uno de esos tres, lo primero, antes de cualquier detalle.
2. Una tabla de comprobaciones: Comprobación | Resultado | Evidencia de {{SAMPLE_ROWS}} o de {{DATASET_DESCRIPTION}} | Efecto sobre el análisis. Cubra la granularidad, las filas duplicadas, los valores ausentes por columna, la cobertura de fechas y sus huecos, los valores de relleno como cero o desconocido, los valores extremos, cualquier cambio en la recogida a mitad del periodo, y el sesgo de supervivencia.
3. Columnas que no se pueden usar en absoluto, y por qué.
4. Los pasos mínimos de limpieza, en orden, cada uno con qué elimina o cambia y a cuántas filas afecta aproximadamente.
5. Preguntas sobre {{COLLECTION_METHOD}} que hay que responder antes de poder fiarse del resultado.

Reglas:
- No limpie nada en silencio. Cada exclusión es un paso listado que otra persona podría repetir.
- Si el rango de fechas de {{DATASET_DESCRIPTION}} es más corto que la comparación que necesita el análisis, dígalo lo primero y diga qué falta.
- Cuando la muestra sea demasiado pequeña para juzgar una comprobación, márquela como no verificada en lugar de darla por buena.

Rellena antes de ejecutar

Sustituye cada hueco por tus propios datos. Cuanto más concreto seas, menos se inventa el modelo.

  • {{PLANNED_ANALYSIS}}
  • {{DATASET_DESCRIPTION}}
  • {{SAMPLE_ROWS}}
  • {{COLLECTION_METHOD}}

Cómo sacar mejor resultado

  1. Envíe una muestra de al menos unos cientos de filas repartidas por todo el periodo, no las cien primeras.
  2. Pregunte quién generó la extracción y cuándo; las exportaciones regeneradas casi nunca coinciden con la primera.
  3. Guarde los pasos de limpieza como código, porque el análisis se va a repetir y para entonces los pasos estarán olvidados.