Análisis Exploratorio de Datos con Pandas en Python

El objetivo del EDA no es confirmar hipótesis sino que se centra en generar preguntas y sus posibles direcciones para las investigaciones futuras. Así, en nuestro dataset, el percentil 75 es 38 años y el 25 es 20 años, y por tanto el rango intercuartiles será de 18 años. Las medidas de tendencia central nos dan una idea general del valor típico que pueden tener nuestros datos, y las principales son la media y la mediana. Con esto nos haremos una idea general de los datos, viendo que por ejemplo cada pasajero estará caracterizado por variables como el nombre, la edad, el género, etc.

¿Qué es el Análisis exploratorio de Datos o EDA?

El primordial propósito del analisis exploratorio de datos es poseer una idea completa de cómo son nuestros datos, antes de resolver qué técnica de Ciencia de Datos o de Machine Learning usaremos. Los mapas de calor son un tipo de gráfico usado en muchos sectores para analizar magnitudes de una variable según su color. Normalmente, la gamma de colores que se utiliza va del azul al rojo, siendo el azul los valores más bajos y el rojo los más altos. Si te gustan mis artículos y quieres ayudarme en la causa puedes adquirir el libro de pago ó gratis. Como resultado del EDA si determinamos continuar, pasaremos a una etapa en la que ya preprocesaremos los datos pensando en la entrada a un modelo (ó modelos!) de Machine Learning. Vamos a leer un csv directamente desde una URL de GitHub que contiene información geográfica básica de los países del mundo y vamos a jugar un poco con esos datos.

Desarrollo

Las estadísticas descriptivas proporcionan medidas resumidas que describen las características básicas de los datos. Estas medidas incluyen la media, mediana, moda, desviación https://visionmexico.mx/conseguir-un-salario-por-encima-del-promedio-en-el-mundo-de-los-datos-gracias-al-bootcamp-de-tripleten/ estándar, rango, percentiles y correlaciones. Estas estadísticas permiten comprender la distribución de los datos y resaltar posibles relaciones entre variables.

¿Qué es el Análisis Exploratorio de los Datos?

• Esto implica identificar los valores faltantes utilizando funciones como is.na() y sum(), y luego decidir cómo manejarlos.
• A través del EDA, nos adentramos en profundidad en los datos para extraer patrones e intuiciones de manera libre e inicial, antes de plantear hipótesis formales.
• 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.
• 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.
• Para determinar esto usamos las medidas de variabilidad, donde las principales son la desviación estándar y el rango intercuartiles, que nos indican qué tanto se alejan los datos del valor medio o de la mediana, respectivamente.

Los científicos de datos pueden utilizar el análisis exploratorio para garantizar que los resultados que generan sean válidos y aplicables a las conclusiones y objetivos de negocio deseados. El EDA también permite confirmar a las partes interesadas que están haciendo las preguntas correctas. El EDA curso de análisis de datos ayuda a responder las preguntas sobre desviaciones estándar, variables categóricas e intervalos de confianza. Una vez que se ha completado el EDA y se ha extraído la información útil, sus características pueden utilizarse para un análisis o modelado de datos más complejo, incluido machine learning.

Enlace de descarga de la guía

Siempre puedes tener tus datos desde fuentes de datos diferentes, y QuestionPro definitivamente puede ayudarte a recopilar los datos de tu encuesta desde múltiples canales. Maldonado, Nicolás (2019) “Arqueología de las ideas en las ciencias políticas y gobierno en Chile” Contextos (42). Explora un dataset en Deepnote y analiza paso a paso cómo se comportan los datos sobre tres variedades de pingúinos. En el artículo vimos un repaso sobre qué es y cómo lograr hacer un Análisis Exploratorio de Datos en pocos minutos. Su importancia es sobre todo la de darnos un vistazo sobre la calidad de datos que tenemos y hasta puede determinar la continuidad o no de un proyecto. Vamos a hacer detección de Outliers, (con fines educativos) en este caso definimos como limite superior (e inferior) la media más (menos) “2 veces la desviación estándar” que muchas veces es tomada como máximos de tolerancia.

• Algunas técnicas comunes incluyen descomposición de series temporales, suavizado exponencial y modelos ARIMA.
• En esta guía hemos visto cómo el EDA no es solo un paso preliminar en el análisis de datos, sino una filosofía completa que aboga por la curiosidad, la apertura mental y la exploración sin prejuicios.
• El análisis exploratorio de datos es extremadamente importante para el análisis de datos en el ámbito del Data Sciente.
• 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.
• Finalmente, se argumenta que la ciencia política en Chile ha logrado avanzar en su proceso de institucionalización y es reconocida regional e internacionalmente.

Software de encuestas con más de 80 funciones GRATIS

El análisis de cluster agrupa los datos en función de similitudes y diferencias entre las observaciones. Permite identificar grupos o clústeres naturales en los datos sin la necesidad de tener etiquetas predefinidas. https://noticianegocios.com/mexico/conseguir-un-salario-por-encima-del-promedio-en-el-mundo-de-los-datos-gracias-al-bootcamp-de-tripleten/ Los algoritmos comunes utilizados para el análisis de cluster incluyen k-means, clustering jerárquico y DBSCAN. Su objetivo es describir y resumir los datos de esa variable y encontrar patrones que sean de interés.

Análisis de Correlación:

En este post les comparto una guía paso a paso sobre cómo hacer el análisis exploratorio de datos, una fase esencial en cualquier proyecto de Machine Learning o Ciencia de Datos. Para establecer esto utilizamos las medidas de variabilidad, donde las principales son la desviación estándar y el rango intercuartiles, que nos muestran qué tanto se alejan los datos del valor medio o de la mediana, individualmente. Este tipo de gráfico permite estudiar la relación entre pares de variables (x,y) a través de un diagrama formado por una nube de puntos. Gracias a este análisis podemos ver variables relacionadas a través de una correlación directa o inversa (directamente proporcionales o inversamente proporcionales).