Limpieza de datos en el análisis financiero

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5377/reice.v1i2.18869

Palabras clave:

Herramientas de análisis, Métodos y Técnicas de Limpiezas de datos, Análisis Financiero

Resumen

La limpieza de bases de datos fue crucial para un análisis financiero efectivo, mejorando la calidad de los datos, reduciendo errores y optimizando recursos. Este proceso incluyó la identificación y eliminación de datos irrelevantes y duplicados, así como la corrección de errores y datos inconsistentes. Se usaron herramientas de gestión de bases de datos, duplicadores y validadores de datos, respetando la privacidad y protección de datos personales según regulaciones aplicables. Los resultados mostraron que la limpieza de bases de datos es esencial para la integridad y calidad de los datos en el análisis financiero, fundamental para la sostenibilidad del negocio. Al finalizar, se mejoró la comodidad con el análisis y la información obtenida, aumentando la eficiencia y productividad en los análisis financieros. Se descubrió que muchos datos no estaban estructurados, dificultando la optimización del procesamiento. La generación continua de datos complicó la recopilación y administración. El análisis permitió descomponer y sintetizar la definición de limpieza de datos, métodos y técnicas para su ejecución y mecanismos de procesamiento. También se presentaron herramientas diversas para administrar la información, aportando ideas para innovar, crecer a largo plazo y crear estrategias más efectivas, mejorando la eficiencia y productividad en los análisis financieros.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.
Resumen
184
PDF 97

Citas

Ahmed, I., & Aziz, A. (2010). Dynamic Approach for Data Scrubbing Process. (Enfoque dinámico para el proceso de depuración de datos) International Journal on Computer Science and Engineering, 2 (2), 416-423.

Castillo Noguera María José, Santos Solares José Adolfo. Limpieza de Datos (2015).

Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. (De la minería de datos al descubrimiento de conocimientos en bases de datos) American Association for Artificial Intelligence, 37-54.

Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques. (Minería de datos: conceptos y técnicas) Estados Unidos: Elsevier.

Hernández Orallo José, María José Ramírez Quintana, & María Adela Gutiérrez Díaz. Pearson Educación, 2014. "Minería de datos: Conceptos y técnicas"

Information Builders. (2011). Data Quality: It’s no joke. (Calidad de datos: no es una broma) Obtenido de Insights - Trends & Technologies: - http://informationbuilders.co.uk/new/insights/UKNewsletterQ1.html (constructores de información).

Kitlas, J. (2012). Dirty Data. (Datos sucios) Obtenido de Subject Guides - Syracuse University Library: http://researchguides.library.syr.edu/content.php?pid=156265&sid=2578897

Laia Subirats Maté Diego Oswaldo Pérez Trenard Mireia Calvo González (2019). Introducción a la limpieza y análisis de los datos.

Maletic, J. I., & Marcus, A. (2000). Data Cleansing: (Limpieza de datos) Beyond Integrity Analysis. Obtenido de Proceedings of the Conference on Information Quality (IQ2000), Boston, October 2000: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.37.5212

Maletic, J., & Marcus, A. (2010). Data Cleansing: ((Limpieza de datos) A prelude to knowledge discovery. En O. Maimon, & L. Rokach, Data Mining and Knowledge Discovery -Handbook (págs. 21-36). New York: Springer.

Mar Pérez Sanagustín & José A. Ruipérez Valiente. Editorial Universitat Oberta de Catalunya, 2019. "Data Science: Limpieza, análisis y visualización de datos".

Maydanchik, A. (2007). Data Quality Assessment. (Evaluación de la calidad de los datos) Estados Unidos: Technics Publications, LLC. Müller, H., & Freytag, J.-C. (2003). Problems, Methods, and Challenges in Comprehensive. Data Cleansing. Berlin: Humboldt University Berlin.

Pipino, L. L., Lee, Y. W., & Wang, R. Y. (2002). Data Quality Assessment. Communications of the ACM, 211-218. (Evaluación de la calidad de los datos).

Rahm, E., & Do, H. H. (2000). Data Cleaning: (Limpieza de datos) Problems and Current Approaches. Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering , 1-11. Recuperado desde http://www.acm.org/sigs/sigmod/disc/disc01/out/websites/deb_december/rahm.pdf.

Sánchez González Jorge Jesús. Editorial Marcombo, 2018. "Análisis de Datos con Excel: Una guía práctica para la limpieza y análisis de datos".

Van den Broeck, J., Argeseanu Cunningham, S., Eeckels, R., & Herbst, K. (2005). Data cleaning: Detecting,diagnosing, and editing data abnormalities. PLoS Medicine, 2 (10), e267. (Limpieza de datos: detección, diagnóstico y edición de anomalías en los datos).

Descargas

Publicado

2024-10-04

Cómo citar

Cruz Orozco, O. J. (2024). Limpieza de datos en el análisis financiero. REICE: Revista Electrónica De Investigación En Ciencias Económicas, 100–130. https://doi.org/10.5377/reice.v1i2.18869

Número

Sección

Artículos de Investigación