Resumen de Revisión y perspectivas para la construcción de bases de datos robustas con datos faltantes: caso aplicado a informaciónfinanciera

Gustavo Andrés Romero Duque, Cristian Andrés González Prieto, María Angélica Díaz Barriosnuevos, Nataly Alejandra Rueda Menjura

• español

  Contexto: Se propone un conjunto de opciones que ayudan a determinar el método más adecuado para subsanar en bases de datos de tamaño apreciable, condiciones iniciales de datos faltantes y que serán utilizadas en procesos de investigación.

  Metodología: El presente artículo aborda una propuesta para el desarrollo y manejo de bases de datos robustas como el caso de registros financieros, enfocándose desde el proceso knowledge discovery in databases (KDD).

  Resultados: Se desarrolla y prueba una metodología utilizando tres técnicas de imputación en una base de datos construida a partir de 1 253 280 registros financieros de 2238 empresas y que representan siete años de su actividad económica en la localidad de Chapinero, en la ciudad de Bogotá D. C.

  Conclusiones: Se realiza un comparativo de los métodos de imputación como factor determinante para la elección del método de imputación y consolidación de la base para su posterior uso.

  Financiamiento: Fundación Universitaria Los Libertadores.

• English

  Context: A set of options is proposed to help determine the most appropriate method to correct in databases of appreciable size, initial conditions of missing data and that will be used in research processes.

  Methodology: This article addresses a proposal for the development and management of robust databases such as financial records, focusing from the Knowledge Discovery in Data bases (KDD) process.

  Results: A methodology is developed and tested using three imputation techniques in a database built from 1,253,280 financial records of 2,238 companies that represent seven years of their economic activity in the town of Chapinero in the city of Bogotá D.C.

  Conclusions: A comparison of the imputation methods is carried out as a determining factor for the choice of the imputation method and consolidation of the base for later use.

  Financing: Fundación universitaria Los Libertadores