Análisis exploratorio de datos: guía para principiantes
En el mundo de la analítica de datos, el Análisis Exploratorio de Datos (AED) es un proceso fundamental que permite comprender la naturaleza y las características de los conjuntos de datos. Para los “novatos” en este campo, el AED es una excelente manera de desentrañar patrones, identificar tendencias y extraer información valiosa.
¿Qué es el Análisis Exploratorio de Datos?
El AED es el primer paso para acabar seducidos por la Data Science. Se trata del proceso de examinar un conjunto de datos para resumir sus características clave, la herramienta que permite a los investigadores y data scientist desentrañar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos.
Este análisis nos permitirá revelar relaciones entre variables, identificar valores atípicos y determinar la distribución de los datos.
Obtención y carga de datos
El primer paso es obtener tus datos de fuentes de confianza, esto es muy importante. Pueden ser conjuntos de datos públicos, bases de datos internas o incluso datos generados por ti. A continuación tendrás que cargarlos en una herramienta de análisis como por ejemplo Python con bibliotecas como Pandas o en R con dplyr.
Exploración de variables numéricas
Tendrás que empezar examinando las variables numéricas. Calcula estadísticas descriptivas como la media, la mediana y la desviación estándar. Crea histogramas y gráficos de dispersión para visualizar mejor la distribución y las relaciones entre variables.
Exploración de variables categóricas
Para las variables categóricas, calcula la frecuencia de cada categoría. Utiliza gráficos de barras o gráficos circulares para visualizar estas frecuencias. Dichos gráficos te ayudarán a comprender mucho mejor la distribución de las categorías.
Manejo de valores faltantes
Identifica y maneja los valores faltantes en tus datos. Para ello, una buena forma es eliminar registros con valores faltantes o imputar valores usando técnicas como la media o la moda, dependiendo del contexto.
Identificación de valores atípicos
Para tener una identificación clara de los valores atípicos utiliza diagramas de caja (box plots) o gráficos de dispersión. Los valores que se desvían significativamente de la mayoría pueden influir en tus análisis, así que este proceso de identificación es muy importante para obtener los resultados correctos.
Análisis de correlaciones
Para realizar estos análisis, calcula matrices de correlación y determina las relaciones entre variables. Un coeficiente de correlación cercano a 1 o -1 te indicará una fuerte relación, mientras que si se encuentra cerca de 0 indicará una correlación débil.
Visualización avanzada
Haz uso de visualizaciones avanzadas como mapas de calor (heatmaps) para mostrar patrones en las matrices de correlación. Los gráficos de dispersión con líneas de regresión pueden ayudarte a mostrar tendencias en los datos.
Conclusiones y acciones
Tan importante es analizar los datos como establecer unas conclusiones fundamentadas. Para conseguirlo puedes hacerte varias preguntas como: ¿Qué tendencias y patrones has identificado? ¿Hay relaciones interesantes entre variables? Cuando tengas respuestas a estas preguntas, podrás decidir acciones futuras, como el desarrollo de modelos predictivos o centrarte en la investigación de áreas específicas con más detalle.
Recursos y aprendizaje constante
Si estás pensando en dedicarte al sector de Data Science, debes tener en cuenta que para convertirte en un auténtico profesional, la formación y el aprendizaje deben ser continuos ya que la analítica de datos es un campo en constante evolución.
Aprovecha todos los recursos a tu disposición para mejorar tus habilidades y recicla tus conocimientos.
El análisis exploratorio de datos es el paso definitivo en cualquier proyecto de ciencia de datos. Cuando llegas a comprender y visualizar los datos antes de entrar en análisis más avanzados, tienes la capacidad de tomar decisiones informadas y descubrir patrones ocultos.
La guía para principiantes que te hemos mostrado en el artículo de hoy te preparará para abordar tus proyectos de Data Science desde la confianza y sobre todo, con una buena capacidad analítica.
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