Definición de Imputation
En el ámbito de Data Science, la Imputación se refiere al proceso de reemplazar valores faltantes, incorrectos o inconsistentes de un conjunto de datos con estimaciones sustitutas. Esto se hace con el objetivo de obtener un conjunto de datos más limpio y coherente que permita una mayor precisión en el Análisis de Datos.
La imputación puede ser tan simple como llenar los vacíos con la media o la mediana de los datos disponibles, o puede implicar técnicas más sofisticadas, como la regresión, la interpolación o el uso de Modelos de Aprendizaje Automático.
Historia del Término
La Imputación tiene antecedentes en el campo de la estadística, siendo utilizada como método para reemplazar los datos faltantes en estadísticas oficiales desde mediados del siglo XX. Sin embargo, su importancia en el campo de la Data Science ha crecido dramáticamente a medida que la recopilación de Big Data se ha vuelto masiva.
Citas de Expertos
Según el reconocido científico de datos Hadley Wickham, «El objetivo de la imputación de datos es producir un completo conjunto de datos que pueda ser utilizado para el desarrollo y la valididad de la toma de decisiones analítica».
Otra cita relevante proviene de John M. Chambers, experto en Análisis de Datos, quien dijo: «Para aquellos de nosotros que analizamos datos, la imputación es esencial. Sin ella, nuestro trabajo sería imposible».
Ejemplos de aplicación
Un ejemplo común de la utilización de la Imputación se puede hallar en los estudios epidemiológicos, donde los datos sobre enfermedades, exposiciones y factores de riesgo a menudo presentan valores faltantes. La Imputación se utiliza para llenar estos huecos y permitir el análisis predictivo.
Consejos de aplicación
Al aplicar técnicas de Imputación, es esencial tener cuidado de no introducir distorsiones o sesgos en el conjunto de datos. Es así que se recomienda utilizar el conocimiento del dominio para seleccionar el método de Imputación más adecuado, o incluso considerar la opción de eliminar las observaciones con datos faltantes.
Tendencias Actuales
Recientemente, las técnicas de Imputación con base en Modelos de Aprendizaje Automático, ordinariamente difíciles de interpretar, están ganando popularidad debido a su mayor precisión. El Aprendizaje profundo, una subárea del Machine Learning, está demostrando ser especialmente útil para esto.
Perspectivas
La imputación seguirá siendo una parte esencial de la Data Science en el futuro, a medida que mejora la capacidad de los algoritmos para manejar datos faltantes. El avance en los métodos de Imputación basados en Machine Learning, en particular, conformarán en gran medida el futuro de este campo.
