Comprensión de los duplicados en conjuntos de datos: tipos y técnicas de manejo

Los duplicados son datos que aparecen más de una vez en un conjunto de datos. Por ejemplo, si una lista de nombres contiene el nombre "John" varias veces, cada aparición de "John" es un duplicado. En el contexto del análisis de datos, los duplicados a menudo se consideran errores o inconsistencias en los datos y pueden generar resultados inexactos si no se manejan adecuadamente. Hay varios tipos de duplicados que pueden ocurrir en conjuntos de datos, entre ellos: 1. Duplicados exactos: son copias idénticas del mismo valor de datos. Por ejemplo, "John Smith" aparece dos veces en una lista de nombres.
2. Casi duplicados: son copias similares pero no exactas del mismo valor de datos. Por ejemplo, "Johns Smith" y "John Smithe" están casi duplicados porque suenan similares pero tienen ligeras diferencias ortográficas.
3. Duplicados parciales: son valores de datos que comparten algunas, pero no todas, las mismas características entre sí. Por ejemplo, "John Smith" y "Jane Smith" son duplicados parciales porque comparten el mismo apellido pero tienen nombres diferentes.
4. Registros duplicados: Son copias completas de un mismo registro de datos. Por ejemplo, si una lista de clientes incluye dos registros separados para la misma persona, esos registros son registros duplicados. Para manejar duplicados en conjuntos de datos, los analistas suelen utilizar técnicas como limpieza de datos, normalización de datos y transformación de datos para identificar y eliminar duplicados. En algunos casos, puede ser necesario conservar duplicados para mantener la integridad de los datos o capturar múltiples perspectivas sobre el mismo punto de datos.