Técnicas para el análisis y visualización de datos en el campo agropecuario

Resumen

El estudio tuvo como objetivo la limpieza y preparación de datos relacionados con el peso de los lechones en diferentes etapas desde su nacimiento hasta el destete. Se abordan técnicas para el análisis y visualización de datos en el sector agropecuario mediante la aplicación parcial de la metodología CRISP-DM. En primer lugar, se recopilaron datos desde 2022 al 2024 de la ESPAM MFL referentes al hato porcino los mismos que estaban en tablas de Excel. Posteriormente, se realiza una revisión exhaustiva de la información, se determina que, de 1477 registros, únicamente el 6.23% estaban completos. Luego, se limpió y preparó los datos empleando un enfoque estructurado que incluyó la identificación y eliminación de datos atípicos mediante el método del rango intercuartílico, el filtrado de registros completos y el cálculo de tasas de crecimiento promedio entre columnas, las mismas que se emplearon para imputar valores faltantes, obteniendo un conjunto de datos limpio y consistente. El resultado más relevante incluye la generación de un conjunto de datos apto para modelos de aprendizaje automático, validado mediante diversas visualizaciones, como diagramas de cajas, histogramas y gráficos de dispersión. Este enfoque proporciona un marco reproducible y adaptable para la preparación de datos en el sector agropecuario.