Limpieza de datos en el análisis financiero

La limpieza de bases de datos fue crucial para un análisis financiero efectivo, mejorando la calidad de los datos, reduciendo errores y optimizando recursos. Este proceso incluyó la identificación y eliminación de datos irrelevantes y duplicados, así como la corrección de errores y datos inconsisten...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Cruz Orozco, Orlando José
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	National Autonomous University of Nicaragua, Managua; UNAN-Managua 2024
Acceso en línea:	https://revistas.unan.edu.ni/index.php/reice/article/view/4556

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spelling	REICE45562024-10-04T15:00:21Z Data cleaning in financial analysis Limpieza de datos en el análisis financiero Cruz Orozco, Orlando José Analysis tools Data Cleaning Methods and Techniques Financial Analysis Herramientas de análisis Métodos y Técnicas de Limpiezas de datos Análisis Financiero Cleaning databases was crucial for effective financial analysis, improving data quality, reducing errors and optimizing resources. This process included identifying and removing irrelevant and duplicate data, as well as correcting errors and inconsistent data. Database management tools, data duplicators and validators were used, respecting the privacy and protection of personal data according to applicable regulations. The results showed that database cleaning is essential for the integrity and quality of data in financial analysis, fundamental for business sustainability. Upon completion, comfort with the analysis and information obtained was improved, increasing efficiency and productivity in financial analysis. Much data was found to be unstructured, making it difficult to optimize processing. Continuous data generation complicated collection and management. The analysis allowed us to decompose and synthesize the definition of data cleaning, methods and techniques for its execution, and processing mechanisms. Various tools were also presented to manage information, providing ideas to innovate, grow in the long term and create more effective strategies, improving efficiency and productivity in financial analysis. La limpieza de bases de datos fue crucial para un análisis financiero efectivo, mejorando la calidad de los datos, reduciendo errores y optimizando recursos. Este proceso incluyó la identificación y eliminación de datos irrelevantes y duplicados, así como la corrección de errores y datos inconsistentes. Se usaron herramientas de gestión de bases de datos, duplicadores y validadores de datos, respetando la privacidad y protección de datos personales según regulaciones aplicables. Los resultados mostraron que la limpieza de bases de datos es esencial para la integridad y calidad de los datos en el análisis financiero, fundamental para la sostenibilidad del negocio. Al finalizar, se mejoró la comodidad con el análisis y la información obtenida, aumentando la eficiencia y productividad en los análisis financieros. Se descubrió que muchos datos no estaban estructurados, dificultando la optimización del procesamiento. La generación continua de datos complicó la recopilación y administración. El análisis permitió descomponer y sintetizar la definición de limpieza de datos, métodos y técnicas para su ejecución y mecanismos de procesamiento. También se presentaron herramientas diversas para administrar la información, aportando ideas para innovar, crecer a largo plazo y crear estrategias más efectivas, mejorando la eficiencia y productividad en los análisis financieros. National Autonomous University of Nicaragua, Managua; UNAN-Managua 2024-10-04 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares application/pdf https://revistas.unan.edu.ni/index.php/reice/article/view/4556 10.5377/reice.v1i2.18869 REICE: Revista Electrónica de Investigación en Ciencias Económicas; Edición Especial: IIS Septiembre (2024); 100 - 130 2308-782X spa https://revistas.unan.edu.ni/index.php/reice/article/view/4556/6962 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
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