Es la puerta de entrada al recorrido de lupa. Construye el perfil, las
distribuciones, asociaciones, diagnóstico temporal, clasificación confirmable
de variables, propuesta de modelo, cobertura conceptual y plan de limpieza.
No modifica datos ni mide la propuesta generada automáticamente.
Uso
analizar(
datos,
nombre = deparse(substitute(datos)),
fecha = Sys.time(),
argumentos_perfil = list(),
metadatos_variables = NULL,
modelo_confirmado = NULL,
propuesta_confirmada = NULL,
marco = NULL,
perfil_evaluacion = NULL,
id_medicion = NULL,
muestra = 1e+05,
muestra_asociacion = 10000,
max_valores = 20L,
probabilidades = c(0, 0.25, 0.5, 0.75, 1),
umbral_asociacion = 0.3,
max_columnas_asociacion = 50L,
max_niveles_asociacion = 50L,
max_pares_asociacion = 500L,
calendario = 1:7,
frecuencia_dias = NULL,
max_huecos = 20L,
max_columnas_temporales = 50L,
conservar_datos = FALSE,
proteger_datos_personales = TRUE,
...
)Argumentos
- datos
Tabla que se desea analizar.
- nombre
Nombre de la entrega.
- fecha
Fecha y hora reproducible de la corrida.
- argumentos_perfil
Lista de argumentos adicionales para
perfilar().- metadatos_variables
Declaraciones para
clasificar_variables().- modelo_confirmado
Modelo creado por
modelo()oNULL.- propuesta_confirmada
Propuesta editada por el usuario o
NULL.- marco
Taxonomía opcional creada por
marco_calidad(). Si se omite, usa la asociada amodelo_confirmadoy, en último término,marco_agesic().- perfil_evaluacion
Perfil explícito para
evaluar()oNULL.- id_medicion
Identificador opcional enviado a
medir().- muestra
Límite de filas para perfil, distribuciones y enumeración de niveles observados.
- muestra_asociacion
Límite común de filas para asociaciones.
- max_valores
Máximo de valores por tabla de frecuencias.
- probabilidades
Cuantiles solicitados.
- umbral_asociacion
Asociación mínima informada.
- max_columnas_asociacion
Máximo de columnas para asociaciones.
- max_niveles_asociacion
Máximo de niveles categóricos.
- max_pares_asociacion
Máximo de pares devueltos.
- calendario
Días ISO usados por el análisis temporal.
- frecuencia_dias
Frecuencia temporal conocida o
NULLpara proponerla.- max_huecos
Máximo de grupos de huecos por columna.
- max_columnas_temporales
Máximo de columnas temporales analizadas.
- conservar_datos
Si el objeto retiene una copia de la entrada. Es
FALSEpor omisión para limitar tamaño y exposición. Con protección activa, las columnas personales de esa copia también se enmascaran; para conservar sus valores debe usarseproteger_datos_personales = FALSE.- proteger_datos_personales
Si perfiles y resúmenes ocultan valores de columnas cuya clasificación activa protección automática, incluidos estadísticos de orden, cuantiles y rangos temporales.
- ...
Argumentos con nombre enviados a
perfilar(). Es una alternativa concisa aargumentos_perfil.
Detalles
La cadena de medición sólo se completa si se recibe modelo_confirmado o
propuesta_confirmada. En el segundo caso se materializan únicamente sus
filas activas mediante modelo_desde_propuesta(). La evaluación requiere
además un perfil_evaluacion explícito.
Ejemplos
resultado <- analizar(
datos_administrativos, analizar_dependencias = FALSE,
fecha = as.POSIXct("2026-01-15", tz = "UTC")
)
resultado
#>
#> ── Analisis de datos: datos_administrativos ────────────────────────────────────
#> Filas: 13
#> Columnas: 10
#> Hallazgos del perfil: 19
#> Advertencias de alcance: 2
#> Asociaciones informadas: 4
#> Series temporales: 1
#> Modelo medido: no
#>
#> ── Cobertura conceptual ──
#>
#> estado factores
#> medida 2
#> no_declarada 10
#> no_aplica 4
#> fuera_de_alcance 1
#> ── Advertencias de alcance ──
#>
#> componente tipo
#> tiempo frecuencia_no_confirmada
#> variables escalas_no_confirmadas
#> descripcion
#> Las frecuencias temporales son propuestas observadas, no requisitos confirmados.
#> Algunas escalas se propusieron desde los valores y requieren confirmacion.