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Estadísticas CSV y perfil de datos

Perfila un CSV localmente: tipos de columna, valores ausentes y únicos, mínimo, máximo, media, mediana, moda y desviación típica.

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¿Cómo funciona esta herramienta?

Antes de sumar una columna o cruzar una exportación, conviene conocer sus ausencias, diversidad y formas de escritura. El perfil CSV examina cada columna y ofrece un diagnóstico descriptivo, no una reparación automática. Distingue celdas presentes de valores ausentes y calcula indicadores con los datos interpretables como números. Un identificador formado por cifras puede detectarse como numérico sin ser una cantidad que tenga sentido sumar. La interpretación de negocio sigue siendo imprescindible para elegir la siguiente transformación; una media plausible no demuestra que todos los registros fueran válidos o participaran en el cálculo.

El lector detecta coma, punto y coma, tabulación o barra vertical y respeta campos entre comillas, incluidos los multilínea. La cabecera empieza activada; sin ella se crean nombres genéricos y el primer registro aporta datos. Cada columna se analiza por separado. Un campo ausente, una celda vacía o un valor con solo espacios cuenta como ausente. Su porcentaje se calcula sobre todos los registros de datos, mientras el recuento de presentes excluye esas ausencias. La cabecera no forma parte de la población analizada.

Los valores distintos cuentan escrituras diferentes, no únicamente valores que aparecen una vez. Mayúsculas, espacios de celdas no vacías y notación numérica pueden cambiar esa cardinalidad. Los cálculos sí reconocen punto o coma decimal y espacios de miles válidos. Una anotación no numérica nunca se fuerza a cero. Los tipos vacío, número, booleano, fecha, texto o mixto se infieren de las celdas. Son pistas prácticas, no una validación completa de fechas o del esquema que espera tu aplicación. Una referencia con cifras puede seguir siendo un identificador.

Mínimo, máximo, suma, media, mediana y desviación típica usan solo números convertibles. La mediana ordena esos valores y toma el central, o la media de los dos centrales. La desviación es de población: divide por n, no por n − 1. La moda numérica solo se indica si un valor se repite; si hay varias modas, se muestra la menor. Un único número tiene desviación de población cero. Se presentan hasta cuatro decimales según el idioma, aunque se calcula con precisión de coma flotante JavaScript.

Cómo utilizar esta herramienta

  1. Aporta la exportación con las opciones correctas

    Pega o importa el CSV y confirma si el primer registro es una cabecera. El control de carga limita los archivos a 5 MiB. Datos y perfil se procesan en memoria dentro de tu navegador.

  2. Lee los recuentos antes que las medias

    Comprueba totales de registros y columnas, después valores presentes, ausentes y distintos. Un tipo inesperado o muchas ausencias necesitan explicación antes de interpretar un indicador numérico como representativo de la columna completa.

  3. Interpreta y exporta el diagnóstico

    Compara media y mediana, examina extremos y consulta la moda cuando exista. Copia o exporta el informe textual para documentar el control y realiza después las correcciones justificadas mediante la información original.

Cálculos utilizados por el perfil

Los xᵢ son las n celdas numéricas reconocidas tras excluir ausencias y texto inválido. N representa todos los registros de datos y m las celdas ausentes de la columna. Sumas, medias y desviaciones conservan la unidad de los valores analizados; la tasa de ausencia se expresa en porcentaje.

Suma

S = Σ xᵢ

Solo participan valores numéricos, sin imputar ceros a las celdas excluidas del cálculo.

Media aritmética

x̄ = S / n

El denominador cuenta valores numéricos y no todos los registros del archivo original.

Desviación típica de población

σ = √(Σ(xᵢ − x̄)² / n)

Esta convención describe la serie sin aplicar la corrección muestral con n − 1.

Porcentaje de valores ausentes

p = 100 × m / N

Se usan todos los registros de datos, incluidos los que no aportan ningún número.

Casos de uso

Localizar una columna incompleta

Mide el porcentaje ausente de una clave o medida antes de decidir si reparas la fuente, excluyes registros concretos o conservas expresamente las ausencias dentro del conjunto que vas a analizar.

Investigar tipos mezclados

Detecta números acompañados de anotaciones o formas no reconocidas. La media describe entonces solo el subconjunto numérico y puede no representar todas las entidades o mediciones de la población real.

Comparar perfiles antes y después de limpiar

Revisa recuentos, cardinalidad e indicadores tras una transformación para comprobar que resolvió el problema previsto sin retirar registros inesperadamente ni cambiar valores que debían conservar su significado original.

Ejemplos

Medir una ausencia sin convertirla en cero

Hay tres valores presentes y uno ausente: 25 %. La suma es 300; media y mediana valen 100. Ningún número se repite, por lo que no hay moda numérica. La desviación típica de población es aproximadamente 16,3299.

Entrada

importe
100
120
""
80

Resultado

importe · tipo número · 3 valores · 1 ausentes (25 %) · 3 únicos · mín 80 · máx 120 · suma 300 · media 100 · mediana 100 · desviación típica 16,3299 · moda -

Comparar un importe con su estado

Importe contiene cuatro números y una ausencia, con media 22,5 y moda 20. Estado contiene dos valores distintos en cinco celdas presentes. Esa cardinalidad de dos no significa que solo dos registros tengan informado ese campo.

Entrada

importe;estado
10;ok
20;ok
20;NA
40;ok
;NA

Resultado

importe · tipo número · 4 valores · 1 ausentes (20 %) · 3 únicos · mín 10 · máx 40 · suma 90 · media 22,5 · mediana 20 · desviación típica 10,8972 · moda 20
estado · tipo texto · 5 valores · 0 ausentes (0 %) · 2 únicos

Consejos y buenas prácticas

  • Una cardinalidad alta es normal en una clave única, pero sospechosa en un campo que debería tener pocas categorías. Interpreta los valores distintos según la función de la columna, no como una puntuación universal de calidad.
  • Las escrituras 1 y 1,0 pueden ser distintas para la cardinalidad y representar el mismo número en los cálculos. Esta diferencia entre comparación textual e interpretación numérica no supone que los contadores sean contradictorios entre sí.
  • Una media razonable no prueba que todas las celdas hayan participado. Revisa tipo mixto y ausencias e inspecciona los textos rechazados antes de decidir basándote únicamente en una estadística que quizá describe un subconjunto menor.

Fuentes y referencias

Preguntas frecuentes

¿Se incluyen las celdas vacías como ceros?

No. Aumentan el recuento y porcentaje de ausencias, pero no intervienen en la suma ni en el denominador de la media numérica. Un cero real sigue siendo un valor presente y participa en todos los cálculos que corresponden.

¿Por qué difiere la desviación de la hoja de cálculo?

El perfil usa desviación de población, dividiendo por n. Una función de desviación muestral divide por n − 1 y da otro resultado. Comprueba además que ambos programas han seleccionado exactamente las mismas celdas numéricas y tratado igual las anotaciones.

¿Valores únicos significa valores que solo aparecen una vez?

Aquí la etiqueta indica cuántos valores distintos están presentes. Un valor repetido cien veces aporta una unidad a esa cardinalidad. Las ausencias se excluyen y las variantes no vacías de escritura pueden contar por separado.

¿Un tipo fecha o número garantiza datos correctos?

No. La inferencia ayuda a inspeccionar, pero no conoce tu esquema ni el significado de los campos. Una referencia numérica puede ser una clave, y una escritura parecida a una fecha no sustituye una validación de negocio y calendario específica.

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