Auditor de Calidad de Datos
Audita datasets en profundidad detectando valores nulos, outliers, inconsistencias y problemas estructurales. Genera un Data Quality Score (DQS 0-100) y un plan de remediacion priorizado para limpiar datos antes de analisis o entrenamiento de modelos.
Incluida en el Pase · para Python, CSV, pandas
// qué_hace
Perfila datasets completos, clasifica patrones de missing values (MCAR/MAR/MNAR), detecta outliers con metodos IQR y Z-score, y produce un informe de calidad con score y remediacioines concretas.
// cómo_lo_hace
Orquesta tres scripts Python stdlib (data_profiler.py, missing_value_analyzer.py, outlier_detector.py) en modos auditoria completa, escaneo dirigido o configuracion de monitorizacion continua.
// ejemplo_de_uso
Ideal antes de usar un dataset en un modelo o informe y quieres asegurarte de que los datos son fiables. Ej.: pásale el CSV de ventas del último trimestre y detecta campos con valores nulos, duplicados o anomalías antes de presentar el análisis.
// plataformas
// opiniones_de_la_comunidad
Opiniones
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