9.7 Procesamiento, análisis

1. Comienza limpiando tus datos

Antes de analizar cualquier dataset, es clave asegurarse de que los datos estén limpios y consistentes. La limpieza previene errores y mejora la confiabilidad de los resultados.

Tareas comunes de limpieza con Pandas:

1. Eliminar filas vacías: df.dropna()
2. Corregir formatos de fecha: pd.to_datetime(df['due_date'])
3. Unificar mayúsculas/minúsculas: df['status'].str.lower()

Estas transformaciones simples preparan los datos para el análisis sin interferencias.

2. Transforma columnas para facilitar el análisis

Modificar o crear columnas es una práctica común para enriquecer el análisis y facilitar agrupaciones o visualizaciones más relevantes.

Ejemplos usando el modelo Task:

1. Calcular si una tarea se completó tarde:
2. df['atrasada'] = df['due_date'] < df['completed_at']
3. Obtener el mes en que fue creada:
4. df['mes'] = df['created_at'].dt.month

Estas transformaciones permiten segmentar datos, detectar patrones y facilitar análisis comparativos o temporales.

3. Agrupa y compara tareas por prioridad

Agrupar registros permite obtener estadísticas por categoría y comparar comportamientos entre distintos grupos.

1. Ejemplo 1:

Promedio de tiempo estimado por prioridad:

df.groupby('priority')['estimated_time'].mean()

1. Ejemplo 2:

Cantidad de tareas completadas por grupo:

df[df['completed_at'].notnull()].groupby('priority').size()

Estas agrupaciones revelan tendencias que serían difíciles de ver a simple vista.

4. Evalúa el rendimiento usando fechas

Los campos due_date y completed_at permiten medir la eficiencia en la ejecución de tareas y detectar oportunidades de mejora.

Métricas útiles:

1. Porcentaje de tareas cumplidas a tiempo.
2. Días promedio de retraso.
3. Tareas completadas después del vencimiento.

Estas métricas se calculan restando fechas (completed_at - due_date) y aplicando filtros lógicos. Son clave para evaluar desempeño individual o general.

5. Detecta valores atípicos que afectan el análisis

Los outliers o datos anómalos pueden distorsionar resultados y generar conclusiones incorrectas si no se detectan a tiempo.

Ejemplos en el modelo Task:

1. Tareas con estimated_time negativo.
2. Fechas de finalización anteriores a la creación.
3. Prioridades mal escritas o inconsistentes ('alta', 'Alta', 'ALTA').

Identificarlos permite decidir si se corrigen, eliminan o se tratan como casos especiales según el objetivo del análisis.

6. Resume tus datos con estadísticas descriptivas

Las estadísticas descriptivas te ayudan a entender el comportamiento general del dataset antes de aplicar modelos o visualizaciones.

Indicadores útiles con el modelo Task:

1. Duración promedio de las tareas (estimated_time).
2. Proporción de tareas completadas por semana.
3. Cantidad de tareas nuevas por día (created_at).

Estos valores son base para generar recomendaciones, alertas o mejorar la planificación de actividades.

7. Crea nuevas variables para enriquecer el análisis

Transformar datos en nuevas columnas calculadas permite descubrir relaciones y alimentar visualizaciones o modelos con mayor profundidad.

Ejemplos útiles:

1. Calcular duración real de las tareas:

df['duracion_real'] = (df['completed_at'] - df['created_at']).dt.days

1. Evaluar si se cumplió el plazo:

df['cumplimiento'] = df['completed_at'] <= df['due_date']

Estas variables derivadas permiten análisis temporales, de eficiencia o de cumplimiento con mayor precisión.

8. Concluye y practica con análisis de tareas reales

Procesar y analizar datos te permite encontrar información valiosa que no salta a la vista con solo observar filas y columnas. A través de filtros, agrupaciones y transformaciones, conviertes datos en conocimiento útil.

El modelo Task, con campos como prioridad, fechas y duración, ofrece múltiples puntos de entrada para explorar, validar hipótesis y mejorar decisiones.

Recursos útiles:

1. Real Python – Limpieza de datos
2. Pandas GroupBy – Documentación oficial
3. Repositorio Rutina.py – Dataset extendido