¡Hola! 👋 Mi nombre es Rubén, y en este vídeo te guiaré paso a paso en el uso de OpenRefine para limpiar y preparar datos climatológicos. Aprenderás a eliminar duplicados, corregir formatos y validar datos para análisis avanzados, garantizando resultados precisos y consistentes.
Capítulos:
- 0:00 – Intro
- 0:35 – Configuración inicial e importación de datos desde Pentaho (archivo CSV)
- 0:41 – Crar proyecto del archivo CSV
- 1:00 – Transformar celdas a número
- 2:12 – Eliminación de duplicados y normalización de formatos (ejemplo práctico)
- 4:31 – Importar archivo Trofeos_Caza.xls
- 4:51 – Validación de datos procesados
- 5:18 – Filtrado y agrupación de palabras similares
- 8:36 – Obtener datos URL API (JSON)
- 10:02 – Formatear archivo JSON
- 12:11 – Exportación de datos limpios en formato CSV
#Descripción del #Proyecto:
Este tutorial forma parte de una serie enfocada en análisis de datos climatológicos. En esta ocasión, utilizamos OpenRefine para garantizar que los datos sean consistentes y estén listos para análisis predictivos.
Aprenderás a:
1️⃣Cargar datos en OpenRefine desde un archivo CSV.
2️⃣Limpiar inconsistencias como duplicados y formatos erróneos.
3️⃣Transformar y agrupar palabras similares.
Recursos utilizados:
🔵OpenRefine v.3.8.2
🔵Datos climatológicos obtenidos desde APIs públicas y procesados previamente en Pentaho.
Conclusión:
Espero que este tutorial te ayude a dominar OpenRefine y mejorar tus flujos de limpieza de datos. ¡Suscríbete, dale like y comparte si te ha gustado este contenido! 🎥👍
Recursos y enlaces útiles:
🔵Más contenido en mi web personal: 🌐https://www.torrijos.me
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¡Nos vemos en el próximo vídeo! 👋
