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¿Qué es el Análisis Exploratorio de Datos o EDA? Cursos de Programación de 0 a Experto © Garantizados

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. 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. Los principales objetivos que persigue el EDA nos permiten familiarizarnos completamente con la “anatomía” y el “comportamiento” de nuestros datos.

Proyecto del curso

La analítica prescriptiva se ocupa de recomendar acciones y estrategias específicas para optimizar resultados futuros. Al combinar datos históricos, modelos predictivos y algoritmos avanzados, la analítica prescriptiva va más allá curso de análisis de datos de prever eventos futuros; sugiere cursos de acción concretos. Su objetivo es guiar a las organizaciones y profesionales hacia decisiones informadas y estrategias óptimas, considerando diversas variables y posibles escenarios.

Técnicas y herramientas

No es fácil mirar una columna de números o una hoja de cálculo y determinar las características importantes de los datos. Puede ser una labor tediosa, larga y no sencilla la de derivar conocimientos observando números sencillos. Por lo tanto se han ideado técnicas de análisis exploratorio de datos como https://aldeadigitalperu.com/conseguir-un-salario-por-encima-del-promedio-en-el-mundo-de-los-datos-gracias-al-bootcamp-de-tripleten/ ayuda en esta situación. El análisis exploratorio de datos es una potente herramienta para explorar un conjunto de datos. Incluso cuando su objetivo es efectuar análisis planificados, el EDA puede utilizarse para limpiar datos, para análisis de subgrupos o simplemente para comprender mejor los datos.

Ingeniería de características

La ingeniería de características puede ayudarle a capturar el conocimiento del dominio, las relaciones y las interacciones entre sus datos, y hacer que sus modelos sean más interpretables y sólidos. La ingeniería de características puede implicar varias técnicas, como codificación, escalado, normalización, agrupación, imputación y selección de características. https://actualidad-abc.com/mexico/entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten-para-ganar-un-salario-por-encima-del-promedio/ Puede usar varias herramientas y bibliotecas, como scikit-learn, featuretools y pandas, para realizar ingeniería de características en Python. En Data Science, el Análisis Exploratorio de Datos o en inglés Exploratory Data Analysis (EDA) es un método de análisis de los conjuntos de datos para resumir sus principales características.

Este tipo de análisis puede incluir PCA (análisis de componentes principales) para reducir la dimensionalidad de los datos, análisis de conglomerados (Clustering) y modelos de regresión múltiple. Las técnicas más habituales son los diagramas de dispersión, que muestran cómo se relacionan las variables entre sí, los coeficientes de correlación (como el coeficiente de Pearson para medir la fuerza y la dirección de la relación) y las tablas de contingencia. Su objetivo es describir y resumir los datos de esa variable y encontrar patrones que sean de interés. Cada gráfico que generamos y cada estadística descriptiva que calculamos nos lleva a nuevas preguntas, refinando y profundizando nuestro análisis. Si estás listo para llevar tu análisis de datos al siguiente nivel, QuestionPro es una de las herramientas que necesitas.

  • Espero que estos pasos te sirvan como una base para empezar tu Análisis Exploratorio de Datos.
  • México, conocido por su clima diverso, ofrece opciones para vivir que incluyen todos los gustos climáticos.
  • EDA le ayuda a obtener información sobre sus datos, como su distribución, valores atípicos, correlaciones y valores faltantes.
  • La ingeniería de características es el proceso de crear, transformar y seleccionar características que pueden mejorar el poder predictivo de sus modelos de aprendizaje automático.

Mejores prácticas aplicadas en el Análisis Exploratorio de Datos

En esta lección, definimos algunos de los muchos aspectos del análisis de datos exploratorios y repasamos un par de ejemplos de cuándo podría resultar útil. Y la última fase de este análisis exploratorio reside en sumarizar nuestras observaciones, es decir extraer las terminaciones más significativos del análisis que hemos venido ejecutando. Hasta el instante hemos visto el análisis y visualización de una sola variable, lo que se conoce necesariamente como análisis univariado. Pero también logramos ver si existe algún tipo de interacción entre dos o más variables, empleando lo que se conoce como el análisis bivariado y el multivariado. Y para reconocer esta pregunta correspondemos echar un primer vistazo al dataset, mirar su tamaño, establecer cuáles son las características o variables (es decir las columnas de la tabla) y dar un primer barrido a los registros u investigaciones.

que es el analisis exploratorio de datos

El EDA puede ayudar a responder preguntas sobre desviaciones estándar, variables categóricas e intervalos de confianza. Una vez que el EDA está completo y se obtienen los insights, sus características se pueden usar para un análisis o modelado de datos más sofisticado, incluyendo el machine learning. EDA se utiliza principalmente para ver qué pueden revelar los datos más allá del modelado formal o tarea de prueba de hipótesis y proporciona una mejor comprensión de las variables del conjunto de datos y las relaciones entre ellas.

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