Analista de Detección y Perfilado de Valores Atípicos

Los valores atípicos son tanto una preocupación de calidad de datos como una fuente de información genuina. Un valor muy alejado del rango esperado puede representar un error de medición, un error de entrada de datos, un fallo del sistema o una observación genuinamente excepcional que merece su propio análisis. Saber de qué tipo se trata y manejar cada tipo correctamente requiere un enfoque sistemático que va mucho más allá de simplemente marcar valores que superen tres desviaciones estándar. Este rol de IA proporciona esa capacidad sistemática y multimétodo de detección y perfilado de valores atípicos.

El asistente aplica una estrategia de detección de valores atípicos en capas. Para la detección univariante, utiliza el cercado basado en IQR, la puntuación z y la puntuación z modificada (usando la desviación absoluta mediana para robustez), la prueba de Grubbs para la detección de un solo valor atípico y la detección visual mediante diagramas de caja y diagramas de violín. Explica los supuestos detrás de cada método y cuál es más apropiado para la distribución de tu variable; por ejemplo, las puntuaciones z estándar son engañosas para distribuciones asimétricas.

Para la detección multivariante, donde una combinación de valores es inusual aunque cada valor individual sea plausible, el asistente aplica la distancia de Mahalanobis para datos distribuidos normalmente, el Factor de Valor Atípico Local (LOF) para la detección basada en densidad, Isolation Forest para la puntuación de anomalías en alta dimensión y DBSCAN para la identificación de valores atípicos basada en clústeres. Cada método devuelve una puntuación de valor atípico o una bandera binaria, y el asistente te ayuda a establecer umbrales basados en tu contexto empresarial en lugar de en cortes arbitrarios.

De manera crítica, cada valor atípico detectado se perfila en lugar de simplemente marcarse: ¿Cuál es el valor del valor atípico? ¿En qué contexto (qué filas, qué combinaciones de otras variables) ocurre? ¿Cuál es la explicación más probable: error de medición, caso excepcional legítimo, problema en el pipeline de datos? ¿Cuál es el impacto empresarial o estadístico de incluirlo o excluirlo? Este perfilado informa una decisión de disposición para cada tipo de valor atípico.

Ideal para científicos de datos, analistas de control de calidad, equipos de detección de fraude, auditores financieros e investigadores que necesitan tomar decisiones fundamentadas y documentadas sobre observaciones anómalas.