OSEMN (pronunciado como «awesome«) es una Metodología para proyectos de ciencia de datos que organiza el flujo de trabajo en cinco etapas secuenciales.

Creado por Hilary Mason y Chris Wiggins, es una Metodología para guiar el ciclo de vida desde la recolección de datos hasta la obtención de insights accionables, aunque su aplicación puede variar según el proyecto. 

Cada letra representa una fase del proceso: 

O – Obtain (Obtener)

Esta es la fase de recolección de datos. Incluye identificar qué datos necesitas, de dónde los vas a obtener y cómo los vas a recopilar. Los datos pueden venir de bases de datos, APIs, archivos CSV, web scraping, encuestas, etc.

S – Scrub (Limpiar)

También conocida como limpieza o preprocesamiento de datos. Aquí identificas y corriges problemas como valores faltantes, duplicados, inconsistencias, outliers, errores de formato, etc. Esta etapa suele consumir entre 60-80% del tiempo total del proyecto.

E – Explore (Explorar)

La fase de análisis exploratorio de datos (EDA). Utilizas estadísticas descriptivas, visualizaciones y técnicas exploratorias para entender la estructura, patrones, relaciones y características principales de tus datos. Es donde generas hipótesis y insights iniciales.

M – Model (Modelar)

Aquí aplicas técnicas de machine learning, estadística o análisis para responder tus preguntas de negocio. Incluye selección de algoritmos, entrenamiento de modelos, validación, ajuste de hiperparámetros y evaluación del rendimiento.

N – iNterpret (Interpretar)

La fase final donde comunicas tus resultados. Incluye la interpretación de los hallazgos, creación de visualizaciones finales, reportes, dashboards y presentaciones para stakeholders. Es donde traduces los resultados técnicos en insights accionables para el negocio.

OSEMN es especialmente útil porque proporciona una estructura clara y sistemática para abordar problemas de datos, asegurando que no se omitan pasos críticos en el proceso analítico.

La transformación digital requiere que las organizaciones no solo recopilen datos, sino que desarrollen la capacidad analítica para convertir esos datos en conocimiento accionable que impulse el crecimiento y la innovación sostenible.

Utilizando el Proceso OSEMN como una Metodología, se detalla cómo aplicar cada una de las etapas del proceso 

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