Gracias a las tecnologías digitales, las empresas tienen acceso a grandes volúmenes de datos. Es la forma más simple de analizar datos, utiliza solo una variable, de ahí el nombre Univariante. Un vistazo rápido al recuento de registros para los atributos «edad» y «año» (cuando se realizó la operación) nos brinda la siguiente información. Teniendo esto en cuenta, en este artículo analizaremos un ejemplo de EDA realizado en el conjunto de datos de supervivencia de Haberman que está disponible en Kaggle. Explora un dataset en Deepnote y analiza paso a paso cómo se comportan los datos sobre tres variedades de pingúinos. Recuerde, EDA es un enfoque de cómo analizamos los datos, no un conjunto específico de métodos escritos en piedra.
- Las herramientas así desarrolladas se encargan del trabajo masivo, repetitivo y automático.
- El público objetivo de la guía es el usuario reutilizador de datos abiertos.
- El conjunto de datos contiene casos de un estudio que se realizó entre 1958 y 1970 en el Hospital Billings de la Universidad de Chicago sobre la supervivencia de pacientes que se habían sometido a una cirugía por cáncer de mama.
- El bias es uno de los errores en machine learning más comunes y que más influyen a las malas predicciones de los modelos.
Con estas técnicas en su kit de herramientas de ciencia de datos, está bien equipado para sumergirse en sus propios datos y extraer información valiosa. El proceso de análisis de datos consiste en recopilar datos brutos (raw data) utilizando una herramienta o aplicación para explorar esta información y descubrir tendencias. Los resultados de estos análisis https://tripleten.mx/blog/que-es-el-analisis-exploratorio-de-datos/ pueden utilizarse después para tomar mejores decisiones. Con EDA, puede descubrir patrones en sus datos, comprender las posibles relaciones entre variables y hallar anomalías, como valores atípicos u observaciones inusuales. El objetivo es generar preguntas o hipótesis interesantes que se pueden comprobar mediante métodos estadísticos más formales.
Análisis exploratorio de datos para la resolución de problemas
El análisis predictivo, por su parte, identifica acontecimientos probables y predice el futuro utilizando datos del pasado o del presente. La fiabilidad de estas predicciones depende de la cantidad de información disponible, su precisión y el alcance de su exploración. Por lo general, permite tomar decisiones basadas en elementos concretos en lugar de en la intuición u otros factores abstractos. Al recurrir al análisis de datos, las empresas se están volviendo “data-driven”. Se utilizan para representar una superficie tridimensional en un plano bidimensional. Una variable está representada en el eje horizontal y una segunda variable está representada en el eje vertical.
- Los histogramas son una excelente manera de visualizar la distribución de sus datos.
- Por lo tanto, el análisis tipo exploratorio es una parte esencial de cualquier análisis de datos, y esperamos que este artículo te haya brindado una excelente introducción al tema.
- Ayuda a descubrir patrones de datos, detectar anomalías, probar hipótesis y/o suposiciones.
- Si bien estas herramientas son increíblemente potentes, a veces pueden quedarse cortas en cuanto a exploración y visualización de datos interactivos.
- Mediante el uso de visualizaciones y otros métodos, puedes descubrir patrones y relaciones que de otro modo no habrías encontrado.
- Para dicho caso práctico, se ha utilizado el dataset relativo al registro de la calidad del aire en la Comunidad Autónoma de Castilla y León incluido en nuestro catálogo de datos abiertos.
El análisis exploratorio de datos (EDA por sus siglas en inglés) implica el uso de gráficos y visualizaciones para explorar y analizar un conjunto de datos. El objetivo es explorar, investigar y aprender, no confirmar hipótesis estadísticas. 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.
Paso 4: Descripción estadística de los datos
El principal objetivo del EDA es consultar los datos antes de hacer cualquier suposición. Permite identificar errores obvios, así como comprender mejor los patrones en los datos, detectar valores atípicos o sucesos anómalos y encontrar relaciones interesantes entre las variables. Aunque el EDA abarca tablas de resúmenes estadísticos como la media y la desviación estándar, la mayor https://tripleten.mx/ parte de las personas se centran en los gráficos. Se utiliza una variedad de gráficos y herramientas exploratorias, y se va allá donde se dirijan los datos. Si un gráfico o análisis no es informativo, mire los datos desde otra perspectiva. En ellas se representan los diferentes cuartiles de la distribución junto a la media, la desviación estándar y los valores atípicos.