# Data Cleaning - Limpieza de datos (Data Analytics)

> Valores faltantes, duplicados, outliers, reglas de negocio, transformación, calidad de datos

- 20 preguntas de entrevista
- Junior
- [Preguntas de entrevista: Data Analytics](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista.md)

## 1. ¿Qué es un missing value en un conjunto de datos?

**Respuesta**

Un missing value representa un dato ausente o no completado en un campo. Puede aparecer como una celda vacía, NULL en una base de datos o NaN en un DataFrame. Identificar los missing values es el primer paso de la limpieza de datos porque pueden distorsionar los análisis estadísticos y las agregaciones.

## 2. ¿Cuál es la diferencia entre un valor NULL y una cadena vacía en una base de datos?

**Respuesta**

NULL significa que el valor es desconocido o no existe, mientras que una cadena vacía es un valor conocido que resulta estar vacío. Esta distinción es fundamental en SQL porque NULL no puede compararse con el operador = (se debe usar IS NULL), mientras que una cadena vacía puede compararse normalmente con = ''.

## 3. ¿Qué es un duplicado en un conjunto de datos?

**Respuesta**

Un duplicado es un registro que aparece más de una vez en un conjunto de datos, ya sea de manera exacta (todas las columnas idénticas) o parcial (ciertas columnas clave idénticas). Los duplicados distorsionan los conteos, sumas y promedios. Su detección generalmente se basa en identificar columnas clave que deberían ser únicas.

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