3. Explorar columnas con analizar()

El perfil dice qué está mal en una tabla. Antes de decidir qué le exigimos, también queremos saber qué hay en cada columna: qué forma tienen los valores, qué tipo esconden, cómo se reparten, qué columnas se mueven juntas y qué período cubren las fechas. ¿Cómo lo vemos todo de una vez, y cómo lo compartimos?

Seguimos con datos_operativos, la entrega de 13 registros con defectos sembrados que presenta 1. Empezar en diez minutos.

Una llamada, todos los componentes

Fijamos fecha para que el ejemplo dé siempre el mismo resultado.

library(lupa)

analisis <- analizar(
  datos_operativos,
  nombre = "entrega de ejemplo",
  fecha = as.POSIXct("2026-01-15", tz = "UTC")
)
names(analisis)
#>  [1] "perfil"            "distribuciones"    "asociaciones"      "temporal"         
#>  [5] "variables"         "propuesta_modelo"  "decision_medicion" "tablero"          
#>  [9] "medicion"          "detalle_medicion"  "evaluacion"        "plan_limpieza"    
#> [13] "cobertura"         "advertencias"      "datos"             "meta"

Cada componente es una tabla o una lista de tablas, y casi todos se pueden obtener sueltos con su propia función:

componente	qué contiene	función suelta
`perfil`	hallazgos, resumen por columna, patrones, formatos de fecha, cobertura de diagnósticos	`perfilar()`
`variables`	tipo implícito, escala y rol propuestos para cada columna	`clasificar_variables()`
`distribuciones`	frecuencias, cuantiles y su alcance	`distribucion_valores()`
`asociaciones`	una medida por cada par de columnas que se mueven juntas	`detectar_asociaciones()`
`temporal`	período observado, huecos y frecuencia propuesta	`analizar_tiempo()`
`propuesta_modelo`, `decision_medicion`	las métricas sugeridas y cuáles se midieron	`proponer_modelo()`
`tablero`, `medicion`	la medición agregada	`medir()`, `agregar()`, `tablero_calidad()`
`cobertura`	qué factores del marco de calidad quedaron medidos	`cobertura_analisis()`
`plan_limpieza`	acciones posibles, ninguna aplicada	`planificar_limpieza()`
`advertencias`	lo que el análisis propuso y queda por confirmar	—
`meta`	nombre, fecha y qué decisiones tomó la corrida	—

Los accesores del perfil también leen el análisis: hallazgos(analisis) es lo mismo que hallazgos(analisis$perfil). Miramos los de una columna que vamos a seguir en toda la guía, fecha_evento:

h <- hallazgos(analisis)
h[h$columna %in% "fecha_evento", c("tipo_hallazgo", "severidad", "n_afectados")]
#>                  tipo_hallazgo  severidad n_afectados
#> 4            alta_cardinalidad sospechoso           1
#> 5        faltantes_disfrazados      error           1
#> 6        formatos_fecha_mixtos      error           5
#> 7      tipo_declarado_distinto sospechoso           1
#> 18 casi_duplicados_vocabulario         ok           0

Cómo se lee cada hallazgo está en 2. Leer un perfil. Acá miramos lo que hay debajo: los valores que los producen.

Patrones: la forma de los valores

Un patrón resume la forma de un valor: A es una letra mayúscula, a una minúscula, 9 un dígito, y + indica que se repite. descubrir_patrones() recibe un vector, no una tabla, y cuenta cuántos valores tienen cada forma:

descubrir_patrones(datos_operativos$codigo_usuario)
#>   patron  n proporcion                    ejemplos
#> 1  A+-9+ 10 0.76923077 USR-001 | USR-002 | USR-004
#> 2   A+-9  1 0.07692308                       MAL-5
#> 3   A+9+  1 0.07692308                     USR0003
#> 4    A/A  1 0.07692308                         S/D

La mayoría de los códigos tiene la forma USR-001. Se apartan MAL-5, USR0003 y S/D: el último ya figura en el perfil como faltante disfrazado, y los otros dos son los que habría que revisar en el sistema de origen. El análisis guarda la misma tabla para cada columna en analisis$perfil$patrones.

Tipos y fechas

fecha_evento se guarda como texto. Eso no impide proponer un tipo implícito, ni contar los formatos de fecha por separado:

inferir_tipo(datos_operativos$fecha_evento)
#> fecha (84.6%; 11 de 13 valores compatibles)
formatos <- detectar_formatos_fecha(datos_operativos$fecha_evento)
formatos[, c("formato", "n", "proporcion", "estado", "n_ambiguos")]
#>    formato n proporcion     estado n_ambiguos
#> 1 %Y-%m-%d 4 0.30769231 confirmado          0
#> 2 %d/%m/%Y 4 0.30769231 confirmado          0
#> 3   %Y%m%d 1 0.07692308 confirmado          0
#> 4 %Y/%m/%d 1 0.07692308 confirmado          0
#> 5 %d-%m-%Y 1 0.07692308 confirmado          0

De los 13 valores, 11 se leen como fecha, en 5 formatos distintos; los que no se leen son 2024.04.17 y NULL. Estas salidas describen compatibilidad y frecuencia: no convierten la columna ni afirman qué formato debe aceptar el sistema.

Que todos los valores sean compatibles tampoco alcanza. Una columna hecha sólo de fechas como 01/02/2020 puede leerse al cien por ciento y seguir siendo ambigua: sin una convención externa no se sabe si el primer número es el día o el mes. El perfil conserva esa diferencia en estado_tipo_inferido:

ambigua <- perfilar(
  data.frame(fecha = c("01/02/2020", "02/03/2020", "03/04/2020")),
  muestra = Inf,
  analizar_dependencias = FALSE
)
campos <- c(
  "columna", "tipo_inferido", "proporcion_tipo_inferido", "estado_tipo_inferido"
)
rbind(
  columnas(analisis)[columnas(analisis)$columna == "fecha_evento", campos],
  columnas(ambigua)[, campos]
)
#>        columna tipo_inferido proporcion_tipo_inferido estado_tipo_inferido
#> 3 fecha_evento         fecha                0.8461538           confirmado
#> 1        fecha         fecha                1.0000000            candidato

En fecha_evento el estado es confirmado aunque haya valores que no se leen, porque valores como 31/01/2024 sólo admiten una lectura. En la columna construida, la proporción es 1 y el estado es candidato: la lectura todavía no está establecida.

Escalas y roles propuestos

variables separa el tipo de almacenamiento, el tipo implícito y la escala de medición, y propone un rol para cada columna. Es la salida de clasificar_variables():

analisis$variables[, c(
  "columna", "tipo_implicito", "escala_propuesta", "rol", "confianza", "confirmada"
)]
#>           columna tipo_implicito escala_propuesta           rol confianza confirmada
#> 1     id_registro          doble         discreta        medida      0.65      FALSE
#> 2  codigo_usuario          texto          nominal     categoria      0.55      FALSE
#> 3    fecha_evento          fecha         temporal         fecha      0.85      FALSE
#> 4           canal          texto          nominal     categoria      0.55      FALSE
#> 5           monto          doble         discreta        medida      0.65      FALSE
#> 6            zona          texto          nominal     categoria      0.55      FALSE
#> 7         sistema          texto          nominal     categoria      0.55      FALSE
#> 8        contacto          texto          nominal     categoria      0.55      FALSE
#> 9        id_copia          doble         discreta        medida      0.65      FALSE
#> 10      id_evento  identificador          nominal identificador      0.90      FALSE

confianza expone la fuerza de cada propuesta y confirmada distingue una declaración de una inferencia. Sin metadatos, ninguna está confirmada. id_registro sale como una medida discreta: por sus valores, un identificador numérico no se distingue de una cantidad. Quien conoce la columna lo declara, con metadatos_variables o con columnas_codigo (ver la tabla final de 5. El vacío por diseño).

Distribuciones

distribuciones trae las frecuencias de cada columna y los cuantiles de las numéricas:

frecuencias <- analisis$distribuciones$frecuencias
frecuencias[frecuencias$columna == "canal", c("valor", "frecuencia", "proporcion")]
#>         valor frecuencia proporcion
#> 35        web          5 0.38461538
#> 36   telefono          2 0.15384615
#> 37                     1 0.07692308
#> 38        APP          1 0.07692308
#> 39        S/D          1 0.07692308
#> 40        Web          1 0.07692308
#> 41 presencial          1 0.07692308
#> 42       web           1 0.07692308

cuantiles <- analisis$distribuciones$cuantiles
cuantiles[cuantiles$columna == "monto", c("probabilidad", "valor", "n_analizados")]
#>    probabilidad  valor n_analizados
#> 6          0.00    -99           13
#> 7          0.25   1250           13
#> 8          0.50   1490           13
#> 9          0.75   1700           13
#> 10         1.00 999999           13

Las frecuencias cuentan lo que hay guardado, sin unir variantes: entre los valores de canal aparecen la celda vacía, S/D, Web y "web ", con un espacio al final.

Los cuantiles de monto van de -99 a 999999. El perfil señaló -99 como posible faltante disfrazado, pero un valor sospechado sólo se informa: no sale de los números mientras no se lo declare con sentinelas_numericos. analisis$distribuciones$alcance dice, columna por columna, cuántas filas se analizaron y si la lista de valores se recortó.

Asociaciones

Cada fila de asociaciones es una medida entre dos columnas, con el método que se usó: Pearson entre numéricas, eta cuadrado entre una categoría y un número, V de Cramér entre dos categorías. La columna supuesto dice cómo se trató cada escala.

analisis$asociaciones[, c("columna_1", "columna_2", "metodo", "asociacion")]
#>     columna_1 columna_2           metodo asociacion
#> 1 id_registro  id_copia pearson_absoluto  1.0000000
#> 2       canal     monto             eta2  0.9999977
#> 3       canal      zona         cramer_v  0.8944272
#> 4 id_registro     monto pearson_absoluto  0.4301569
#> 5       monto  id_copia pearson_absoluto  0.4301569
#> 6       canal  id_copia             eta2  0.3791539
#> 7 id_registro     canal             eta2  0.3791539
#> 8 id_registro      zona             eta2  0.3440367
#> 9        zona  id_copia             eta2  0.3440367

Son medidas, no dependencias ni instrucciones de modelado, y conviene leerlas con los datos a la vista. id_registro e id_copia se asocian al máximo porque una es copia de la otra, algo que el perfil ya informó como columnas_duplicadas. La asociación de canal con monto la produce casi entera la fila 13, donde canal está vacío y monto vale 999999: sin esa fila, la medida baja a 0,65. Para una relación monótona que no es lineal, metodo_asociacion_numerica = "spearman" cambia Pearson por Spearman.

Tiempo

analizar_tiempo() reconoce fecha_evento por su contenido, aunque se guarde como texto, y resume el período observado:

analisis$temporal$resumen[, c(
  "columna", "n_presentes", "fecha_minima", "fecha_maxima", "n_fechas_excluidas_parseo"
)]
#>        columna n_presentes fecha_minima fecha_maxima n_fechas_excluidas_parseo
#> 1 fecha_evento          11   2024-01-31   2024-10-23                         2
analisis$temporal$propuestas[, c("columna", "frecuencia_dias", "confirmada")]
#>        columna frecuencia_dias confirmada
#> 1 fecha_evento              32      FALSE

Las fechas que no se pudieron leer quedan contadas aparte, en n_fechas_excluidas_parseo. La frecuencia propuesta es la moda de los intervalos observados y sale con confirmada = FALSE: es evidencia para revisar, no un requisito. advertencias lo repite junto con las escalas sin confirmar, para que no pase inadvertido.

Lo que `analizar()` mide por su cuenta

analizar() no se queda en describir. Toma la propuesta de métricas que arma proponer_modelo() a partir del perfil, mide lo que esa propuesta deja activo y agrega el resultado en un tablero: la tabla que resume la medición con una fila por métrica y objeto, y cuya columna orientacion dice cómo leer cada valor.

analisis$propuesta_modelo[, c("metrica", "atributos", "origen", "incluir")]
#>                        metrica      atributos                             origen incluir
#> 1             EntidadDuplicada                         hallazgo:filas_duplicadas    TRUE
#> 2                       NoNulo          canal                 hallazgo:faltantes    TRUE
#> 3                       NoNulo codigo_usuario     hallazgo:faltantes_disfrazados    TRUE
#> 4                       NoNulo   fecha_evento     hallazgo:faltantes_disfrazados    TRUE
#> 5                       NoNulo          monto     hallazgo:faltantes_disfrazados    TRUE
#> 6                      Formato       contacto perfil:patron_dominante:a+9+@a+.a+   FALSE
#> 7                      Formato      id_evento       perfil:patron_dominante:A+9+   FALSE
#> 8                      Formato        sistema         perfil:patron_dominante:a+   FALSE
#> 9                      Formato           zona        perfil:patron_dominante:Aa+   FALSE
#> 10 ValoresPosiblesPorExtension           zona           perfil:dominio_observado   FALSE

Las filas activas (incluir = TRUE) salen de hallazgos: los duplicados exactos y los faltantes, contando como faltante lo que el perfil vio disfrazado. Los formatos y el dominio de zona se aprendieron de esta misma entrega, y medirlos contra ella sería circular: el dominio observado da 1 por construcción, y cada formato da la proporción del patrón dominante que el perfil ya mostró. Por eso quedan inactivos hasta que confirmemos que son requisitos. decision_medicion dice, fila por fila, qué se midió, y el tablero muestra el resultado:

analisis$decision_medicion[, c("metrica", "objeto", "medida")]
#>                        metrica         objeto medida
#> 1             EntidadDuplicada        (tabla)   TRUE
#> 2                       NoNulo          canal   TRUE
#> 3                       NoNulo codigo_usuario   TRUE
#> 4                       NoNulo   fecha_evento   TRUE
#> 5                       NoNulo          monto   TRUE
#> 6                      Formato       contacto  FALSE
#> 7                      Formato      id_evento  FALSE
#> 8                      Formato        sistema  FALSE
#> 9                      Formato           zona  FALSE
#> 10 ValoresPosiblesPorExtension           zona  FALSE
analisis$tablero[, c("metrica_instanciada", "valor", "orientacion")]
#> 
#> ── Tablero de calidad ────────────────────────────────────────────────────────────────────
#>    metrica_instanciada     valor orientacion
#>       EntidadDuplicada 0.1538462     defecto
#>           NoNulo:canal 0.8461538 conformidad
#>  NoNulo:codigo_usuario 0.9230769 conformidad
#>    NoNulo:fecha_evento 0.9230769 conformidad
#>           NoNulo:monto 0.9230769 conformidad

valor es una proporción. Con orientacion = "conformidad" se lee “más es mejor”, y con "defecto", al revés: EntidadDuplicada es la proporción de filas que participan en duplicados. meta$propuesta_medida_automaticamente deja constancia de que la selección la hizo lupa y nadie la confirmó.

Para quedarnos sólo con la descripción, medir_propuesta = FALSE. Para medir lo que decidimos nosotros, editamos la propuesta y la pasamos como propuesta_confirmada; ese camino sigue en 7. Del hallazgo a la métrica. cobertura, por su parte, dice qué factores del marco de calidad quedaron medidos (por omisión, el de AGESIC); los marcos se explican en 8. Marcos y modelos de calidad.

¿`perfilar()` o `analizar()`?

perfilar() es la pasada que conviene llevar a todos lados: resúmenes por columna, patrones, tipos, hallazgos, cobertura de diagnósticos y relaciones entre columnas. analizar() arma alrededor de ese perfil lo que cuesta más y devuelve tablas propias: distribuciones, asociaciones, tiempo, escalas, la propuesta medida, el plan y el tablero. Cada pieza está exportada, así que se puede llamar suelta sin pagar el recorrido entero. Por ejemplo, las frecuencias de una sola columna, con un tope de tres valores:

zona <- distribucion_valores(datos_operativos["zona"], max_valores = 3)
zona$frecuencias[, c("valor", "frecuencia")]
#>    valor frecuencia
#> 1 Centro          3
#> 2  Norte          3
#> 3  Oeste          3
zona$alcance[, c("columna", "n_distintos_muestra", "n_mostrados", "truncado")]
#>   columna n_distintos_muestra n_mostrados truncado
#> 1    zona                   5           3     TRUE

zona tiene 5 valores distintos y se muestran 3: el recorte queda declarado en truncado.

Las dos funciones trabajan en memoria, y sobre tablas de millones de filas no son una pasada rápida. A esa escala conviene perfilar una muestra y llamar sueltas las piezas que hagan falta, o perfilar dentro de la base con perfilar_dbi(), que calcula los agregados en el motor y deja elegir cuántas filas trae a R (ver 10. Perfilar una base). Los tiempos medidos sobre tablas de ese tamaño, con su fecha y su entorno, están en el artículo Evidencia y rendimiento. La muestra que perfilar() toma por su cuenta es sistemática y sin azar: sobre los mismos datos, el mismo perfil se rehace igual.

Compartir el análisis

guardar_analisis() escribe el análisis en un archivo RDS con número de esquema, y leer_analisis() lo recupera en otra sesión. Por omisión no guarda la tabla de entrada y reemplaza las reglas escritas como funciones por declaraciones pequeñas, para no serializar sus entornos. meta$persistencia declara qué se guardó y qué no:

archivo_rds <- tempfile(fileext = ".rds")
guardar_analisis(analisis, archivo_rds)
recuperado <- leer_analisis(archivo_rds)
str(recuperado$meta$persistencia)
#> List of 4
#>  $ version_esquema      : int 1
#>  $ datos_incluidos      : logi FALSE
#>  $ evidencia_protegida  : logi FALSE
#>  $ funciones_sustituidas: int 0
identical(hallazgos(recuperado), hallazgos(analisis))
#> [1] TRUE

reportar() convierte el análisis en un HTML autocontenido, que se abre en cualquier navegador sin instalar nada. También acepta perfiles, mediciones, evaluaciones y planes sueltos; un análisis ya los trae. Estas son las secciones del informe:

archivo_html <- reportar(
  analisis,
  archivo = tempfile(fileext = ".html"),
  titulo = "Calidad de la entrega de ejemplo",
  fecha = as.POSIXct("2026-01-15", tz = "UTC")
)
html <- readLines(archivo_html, encoding = "UTF-8", warn = FALSE)
secciones <- regmatches(html, gregexpr("<h2>[^<]*</h2>", html))[[1]]
gsub("</?h2>", "", secciones)
#>  [1] "Análisis integral"                   "Advertencias de alcance"            
#>  [3] "Perfil de datos: entrega de ejemplo" "Distribuciones y cuantiles"         
#>  [5] "Asociaciones entre columnas"         "Análisis temporal"                  
#>  [7] "Escalas y roles propuestos"          "Propuesta de modelo"                
#>  [9] "Tablero de calidad"                  "Medidas de calidad"                 
#> [11] "Plan de limpieza"

En una sesión propia, browseURL(archivo_html) lo abre en el navegador; acá borramos los dos archivos al terminar. Con proteger_datos_personales = TRUE, el informe enmascara los valores de las columnas que parecen datos personales; el alcance de esa protección está en el artículo Alcance y cobertura.

unlink(c(archivo_html, archivo_rds))

Resumen

analizar() arma en una llamada el perfil y todo lo que lo rodea; cada componente es una tabla, y cada pieza se puede llamar suelta.
Patrones, tipos y fechas describen compatibilidad y frecuencia: no convierten nada ni confirman un formato.
Escalas y frecuencias temporales son propuestas sin confirmar; las asociaciones son medidas, y se leen con los datos a la vista.
Por omisión, analizar() mide lo que la propuesta deja activo; decision_medicion dice qué se midió y medir_propuesta = FALSE lo apaga.
guardar_analisis() guarda el recorrido sin los datos, y reportar() lo vuelve un HTML autocontenido.

3. Explorar columnas con `analizar()`

Una llamada, todos los componentes

Patrones: la forma de los valores

Tipos y fechas

Escalas y roles propuestos

Distribuciones

Asociaciones

Tiempo

Lo que `analizar()` mide por su cuenta

¿`perfilar()` o `analizar()`?

Compartir el análisis

Resumen

Paso siguiente

3. Explorar columnas con analizar()

Una llamada, todos los componentes

Patrones: la forma de los valores

Tipos y fechas

Escalas y roles propuestos

Distribuciones

Asociaciones

Tiempo

Lo que analizar() mide por su cuenta

¿perfilar() o analizar()?

Compartir el análisis

Resumen

Paso siguiente

3. Explorar columnas con `analizar()`

Lo que `analizar()` mide por su cuenta

¿`perfilar()` o `analizar()`?