El análisis exploratorio de datos es extremadamente importante para el análisis de datos en el ámbito del Data Sciente. Primero, se usa para garantizar que los resultados sean https://lacronicasiete.com/mexico/conseguir-un-salario-por-encima-del-promedio-en-el-mundo-de-los-datos-gracias-al-bootcamp-de-tripleten/ válidos y aplicables a cualquier objetivo deseado. El matemático estadounidense John Tukey desarrolló originalmente el análisis exploratorio de datos en la década de 1970.
- El Análisis Exploratorio de Datos representa una etapa esencial en todo proceso científico de minería y extracción de información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos.
- Veamos un ejemplo práctico y la manipulación de datos con Python utilizando la librería Pandas para analizar y Visualizar la información en pocos minutos.
- Es decir, desarrolladores, emprendedores o incluso periodistas de datos que quieran extraer todo el valor posible de la información con la que trabajan para obtener unos resultados fiables.
- En un artículo anterior hablamos del Machine Learning Engineering (o MLOps), y allí vimos todas las fases involucradas en el desarrollo de un proyecto de Machine Learning.
- Espero que estos pasos te sirvan como una base para empezar tu Análisis Exploratorio de Datos.
- El principal propósito del análisis exploratorio es tener una idea completa de cómo son nuestros datos, antes de decidir qué técnica de Ciencia de Datos o de Machine Learning usaremos.
Tipos de dashboards
- Estos programas nos permiten abrir los datos y crear distintos gráficos para empezar a tener una idea de como es la información que hemos recibido.
- Consiste en examinar de forma intensiva y minuciosa los datos sin a priori para identificar patrones, tendencias, inconsistencias y otra información valiosa.
- Tu carrera en data science requiere de capacidad para entender los datos, cómo se distribuyen y de explorarlos con análisis estadístico y herramientas de visualización.
- Permite determinar si existe una asociación lineal entre las variables y qué tan fuerte es esa relación.
- También son comunes las estadísticas descriptivas como la media, mediana, moda, varianza y desviación estándar.
- El cuarto paso es iniciar con la descripción estadística que depende precisamente del tipo de datos que tengamos en cada variable.
Aquí, la relación es visible desde la tabla de que el tamaño y el precio son proporcionales entre sí y, por lo tanto, están relacionadas porque, a medida que aumenta el tamaño normalmente también aumenta el precio. Por lo tanto, el análisis de datos bivariados https://efectociudadano.mx/conseguir-un-salario-por-encima-del-promedio-en-el-mundo-de-los-datos-gracias-al-bootcamp-de-tripleten/ implica comparaciones, relaciones, causas y explicaciones. Estas variables a menudo se trazan en los ejes X e Y en el gráfico para una mejor comprensión de los datos y una de estas variables es independiente mientras que la otra es dependiente.
Paso 5: visualizar los datos
Al final del artículo encontrarás las instrucciones para descargar esta guía en formato PDF. La mediana resuelve este inconveniente, y es simplemente el valor que divide los datos en dos mitades y se puede aplicar para datos ordinales o discretos (como la categoría del tiquete o la edad). La media es escuetamente el promedio de los datos y por tanto se logra aplicar a datos discretos (como por ejemplo curso de análisis de datos la edad de los pasajeros) o continuos (ejemplo el valor de entradas). Este proceso nos es útil también al revisar la descripción de los datos para comprender lo que significa cada característica. SAS es un poderoso paquete de software estadístico que puede usarse para el análisis exploratorio. SAS es más caro que R y Python, pero vale la pena la inversión si necesita realizar cálculos más complejos.
Análisis de Series Temporales
Antes de realizar un análisis de datos, con fines estadístico o predictivos por ejemplo a través de técnicas de machine learning, es necesario comprender la materia prima con la que vamos a trabajar. Hay que entender y evaluar la calidad de los datos para así, entre otros aspectos, detectar y tratar los datos atípicos o incorrectos, evitando posibles errores que pudieran repercutir en los resultados del análisis. Vamos a ver en qué consiste el análisis exploratorio, cuáles son los tipos de datos y las herramientas estadísticas para describirlos, hablaremos de las herramientas de visualización, del análisis bivariado y multivariado y de la sumarización. En la minería de datos, aunque no es un requisito obligatorio, resulta beneficioso analizar previamente los datos que se utilizarán. Esto permite observar las características fundamentales de los mismos, comprender la estructura del conjunto de datos, identificar la variable objetivo y explorar posibles técnicas de modelado.
Luego, para visualizar los datos de manera efectiva, se recomienda utilizar paquetes como ggplot2 o plotly. Mediante comandos como ggplot() y funciones geom_ se pueden generar una variedad de gráficos, como histogramas, gráficos de dispersión, diagramas de caja y gráficos de barras, lo que permite comprender mejor la distribución y las relaciones en los datos. Tu carrera en data science requiere de capacidad para entender los datos, cómo se distribuyen y de explorarlos con análisis estadístico y herramientas de visualización. A través de un análisis exploratorio conocerás patrones en los datos y podrás proponer el modelo más adecuado para abordar las preguntas y problemas de tus proyectos. Permite identificar las principales fuentes de variabilidad en un conjunto de datos mediante la creación de nuevas variables no correlacionadas, conocidas como componentes principales. Asimismo, una práctica común es la transformación de las variables, por ejemplo, codificando aquellas cualitativas en numéricas para su análisis, estandarizando valores para darles misma escala e importancia, o agrupando registros según ciertas características.
Aún hoy, las técnicas de este tipo de análisis continúan siendo un método ampliamente utilizado en el proceso de descubrimiento de datos. Utilice IBM® Watson Studio para determinar si las técnicas estadísticas que está considerando para el análisis de datos son adecuadas. Esto se puede lograr aplicando técnicas como Análisis de Componentes Principales (PCA) o t-SNE utilizando paquetes como factoextra o Rtsne. Esto ayuda a simplificar la estructura de los datos manteniendo la información más relevante. Este paso implica la creación de nuevas características a partir de las existentes para extraer información más significativa.
¿Qué es EDA (Exploratory Data Analysis) en Data Science?
Las visualizaciones desempeñan un papel crucial en el AED, ya que permiten representar los datos de manera gráfica y comprensible. Algunas técnicas comunes incluyen histogramas, gráficos de dispersión, diagramas de caja y bigotes, gráficos de barras, diagramas de densidad y gráficos de líneas. Estas representaciones visuales facilitan la identificación de patrones, tendencias, valores atípicos y relaciones entre variables. Las técnicas más comunes en este análisis son histogramas para visualizar la distribución de los datos y boxplots para identificar valores atípicos y entender la dispersión y la tendencia central. También son comunes las estadísticas descriptivas como la media, mediana, moda, varianza y desviación estándar. Suponga que se registran los precios de 6 casas en venta de un barrio, solo hay una variable que es el precio y no se trata de ninguna causa o relación.