Reporte de calidad de datos · Vuelos

Antes de modelar o construir un dashboard, todo proyecto de datos necesita una radiografía honesta del dataset. Este reporte responde tres preguntas básicas: ¿qué tan completos están los datos?, ¿qué variables son útiles? y ¿qué alertas deberíamos atender antes de avanzar?

El dataset analizado contiene registros operativos de vuelos. El objetivo del profiling no es responder preguntas de negocio sino preparar el terreno para hacerlo de forma confiable.

El reporte se generó con YData Profiling, una librería de Python que produce un EDA automatizado y reproducible. El flujo aplicado fue:

• Carga del dataset con Pandas y validación de tipos.
• Generación del perfil con ProfileReport en modo exhaustivo.
• Revisión manual de alertas: missing, duplicados, alta cardinalidad y constantes.
• Análisis de correlaciones (Pearson, Spearman, Kendall) y matriz de interacciones.
• Exportación a HTML embebible para consulta y publicación.

El reporte completo se renderiza a continuación. Si prefieres pantalla completa, ábrelo en una pestaña aparte.

• Se identificaron variables con alta proporción de valores faltantes que requieren imputación o exclusión.
• Algunas columnas presentan cardinalidad extrema, candidatas a agrupamiento o codificación dirigida.
• Existen correlaciones fuertes entre variables temporales y operativas, útiles para feature engineering.
• Se detectaron registros duplicados que impactan métricas agregadas si no se filtran antes del análisis.