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Distingue hechos, mediciones, respuestas, clics, fotos, textos y registros como posibles datos cuando se transforman en una señal que puede analizarse. Practica decidir qué parte de una situación cotidiana sí quedó registrada y qué parte solo se asumió.
Use what you learned in the previous lesson to solve real-world problems.
Separa el fenómeno real de la marca que deja en un sistema: una compra, una visita médica, un sensor de temperatura o una reseña en línea. Ubica qué entidad fue observada, qué se capturó y qué pudo quedar fuera.
Check what you understood with a short quiz.
Identifica qué cambia entre casos —edad, precio, barrio, nivel de satisfacción— y con qué unidad o escala se expresa. Razona por qué “10” no significa nada sin saber si son pesos, minutos, grados o respuestas de una encuesta.
Compara datos creados por personas, sensores, transacciones, formularios, plataformas digitales y documentos públicos. Decide qué tipo de fuente produce cada ejemplo y qué ventajas o riesgos trae desde su origen.
Rastrea si un dato viene de la fuente original o de una copia, resumen, reporte o base descargada de otro lugar. Aprende a preguntar quién lo generó, para qué, cuándo y qué transformaciones pudo sufrir antes de llegar a ti.
Reconoce que muchos datos existen porque alguien eligió categorías, reglas, etiquetas o umbrales. Analiza ejemplos como “cliente activo”, “zona segura” o “estudiante en riesgo” para ver cómo una definición humana cambia lo que el dato parece decir.
Diferencia medir directamente algo de usar una señal aproximada, como usar pasos diarios para actividad física o ventas para demanda. Evalúa cuándo un proxy es útil y cuándo puede confundir porque representa solo una parte del fenómeno.
Detecta errores típicos como capturas mal escritas, sensores descalibrados, duplicados, retrasos, respuestas falsas o valores imposibles. Relaciona cada error con su posible causa en el proceso real que produjo el dato.
Interpreta la ausencia de datos como una pista, no solo como un hueco técnico. Razona si un valor falta porque no aplicaba, nadie lo preguntó, la persona no respondió, el sistema falló o alguien decidió ocultarlo.
Evalúa quiénes aparecen en una fuente y quiénes quedan invisibles, como usuarios sin internet, compras en efectivo o personas que no contestan encuestas. Reconoce cómo la cobertura y la selección limitan lo que se puede concluir.
Ubica fecha, lugar, instrumento, método de recolección y condiciones externas como parte del significado del dato. Practica comparar el mismo número en contextos distintos para evitar interpretarlo como si siempre significara lo mismo.
Reconoce cuándo un dato puede identificar, perfilar o afectar a una persona, incluso si parece inocente. Considera consentimiento, uso esperado, minimización y daño posible antes de tratar datos reales como simples materiales de análisis.
Review this chapter with practice based on your mistakes.
