Fundamentos de Programación y Python

1

¿Por qué aprender Python?

2

Introducción a Python

3

Conceptos Básicos de Programación

4

Práctica: Te doy la bienvenida a los ejercicios interactivos

5

Manipulación de Cadenas de Texto en Python

6

Enteros, Flotantes y Booleanos

7

Todo lo que Debes Saber sobre print en Python

8

Operaciones Matemáticas en Python

9

Operaciones de Entrada/Salida en Consola

Colección y Procesamiento de Datos en Python

10

Listas

11

Método slice

12

Listas de más dimensiones y Tuplas

13

Aplicación de Matrices

14

Diccionarios

15

Comprehension Lists en Python (CLASE NUEVA)

Control de Flujo en Python

16

Estructuras condicionales

17

Bucles y Control de Iteraciones

18

Generadores e Iteradores

Funciones y Manejo de Excepciones en Python

19

Uso de Funciones en Python

20

Funciones Lambda y Programación Funcional en Python

21

¿Cómo realizar una función recursiva en Python?

22

Manejo de Excepciones y Uso de Pass (CLASE NUEVA)

Programación Orientada a Objetos en Python

23

Fundamentos de Programación Orientada a Objetos en Python

24

Ejercicio Biblioteca con POO

25

Herencia en POO con Python

26

Objetos heredados

27

Los 4 pilares de la programacion orientada a objetos

28

Uso de super() en Python (CLASE NUEVA)

29

Superando los Fundamentos de Programación Orientada a Objetos en Python

Lectura y escritura de archivos

30

Manejo de Archivos .TXT (CLASE NUEVA)

31

Manejo de Archivos CSV (CLASE NUEVA)

32

Manejo de Archivos JSON (CLASE NUEVA)

Biblioteca estándar de Python

33

Biblioteca estándar en Python (CLASE NUEVA)

34

Librería Os, Math y Random (CLASE NUEVA)

35

Librería Statistics y Análisis Estadístico (CLASE NUEVA)

36

Proyecto final: Guerra naval

Conceptos avanzados de Python

37

Recapitulación de lo aprendido hasta ahora

38

Escribir código Pythonico y profesional

39

Comentarios y Docstrings en Python

40

Scope y closures: variables locales y globales

41

Anotaciones de tipo

42

Validación de tipos en métodos

43

Librería Collections y Enumeraciones

Decoradores

44

Decoradores en Python

45

Decoradores anidados y con parámetros

46

Uso de Decoradores en clases y métodos

Métodos y estructura de clases en Python

47

Métodos mágicos

48

Sobrecarga de operadores

49

Implementación de `if __name__ == "__main__":`

50

Metaprogramación en Python

51

Uso de *args y **kwargs

52

Métodos privados y protegidos

53

Gestión avanzada de propiedades

54

Métodos estáticos y de clase avanzados

Programación concurrente y asíncrona

55

Introducción a la concurrencia y paralelismo

56

Threading y multiprocessing en Python

57

Asincronismo con asyncio

58

Asincronismo y concurrencia

Creación de módulos y paquetes

59

Creación de módulos en Python

60

Gestión de paquetes

61

Publicación de paquetes en PyPI

Proyecto final

62

Implementación de un sistema completo

63

Implementación de un Sistema Completo

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Librería Statistics y Análisis Estadístico (CLASE NUEVA)

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Recursos

En el análisis de datos, es fundamental comprender y utilizar diversas medidas estadísticas para interpretar correctamente la información. Estas medidas nos permiten resumir y describir las características principales de un conjunto de datos, facilitando la toma de decisiones informadas. Algunas de las medidas estadísticas más comunes y sus fórmulas asociadas son las siguientes:

1. Media (Promedio)

La media aritmética se calcula sumando todos los valores de un conjunto de datos y dividiendo entre la cantidad de valores.

Captura de pantalla 2024-08-28 a la(s) 3.46.21 p.m..png

Donde:

  • nnn es el número total de valores.
  • xix_ixi representa cada valor individual en el conjunto de datos.

2. Mediana

La mediana es el valor que separa la mitad superior de la mitad inferior de un conjunto de datos ordenado.

  • Si n (el número de observaciones) es impar, la mediana es el valor en la posición 2n+1 después de ordenar los datos.
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Si n es par, la mediana es el promedio de los dos valores centrales, es decir:

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3. Moda

La moda es el valor que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos. No hay una fórmula específica para la moda; se determina contando la frecuencia de cada valor y eligiendo el que tiene la frecuencia más alta.

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4. Desviación Estándar

La desviación estándar mide la dispersión de los datos en relación con la media. Se calcula como la raíz cuadrada de la varianza.

Captura de pantalla 2024-08-28 a la(s) 3.46.46 p.m..png

Donde:

  • μ\muμ es la media de los datos.
  • xix_ixi representa cada valor individual.
  • nnn es el número total de valores.

5. Varianza

La varianza es el promedio de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media del conjunto de datos.

Captura de pantalla 2024-08-28 a la(s) 3.46.51 p.m..png

6. Máximo y Mínimo

  • Máximo (max(x)): Es el valor más alto en un conjunto de datos.

    max⁡(x)\max(x)

  • Mínimo (min(x)): Es el valor más bajo en un conjunto de datos.

    min⁡(x)\min(x)

Captura de pantalla 2024-08-28 a la(s) 3.46.55 p.m..png

7. Rango

El rango es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en un conjunto de datos.

Captura de pantalla 2024-08-28 a la(s) 3.46.59 p.m..png

Estas fórmulas matemáticas te permiten realizar un análisis estadístico básico de cualquier conjunto de datos, como las ventas mensuales en un negocio, y son fundamentales para extraer conclusiones y tomar decisiones basadas en datos.

Al aplicar estas medidas, podrás extraer conclusiones valiosas y tomar decisiones basadas en datos, lo que es crucial para el éxito en diversos campos, desde la investigación científica hasta la gestión empresarial.

Aportes 25

Preguntas 3

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* **Media**: Promedio de todas las ventas mensuales. * **Mediana**: Valor medio de las ventas ordenadas, útil cuando hay valores extremos. * **Moda**: Valor que más se repite en las ventas. * **Desviación Estándar y Varianza**: Miden la dispersión de las ventas respecto a la media; la desviación estándar está en las mismas unidades que los datos, mientras que la varianza está en unidades al cuadrado. * **Máximo y Mínimo**: Ventas más altas y más bajas registradas. * **Rango**: Diferencia entre la venta más alta y la más baja.
month,sales Enero,120 Febrero,130 Marzo,150 Abril,170 Mayo,160 Junio,180 Julio,190 Agosto,200 Septiembre,210 Octubre,190 Noviembre,185 Diciembre,210
🟢 **Definiciones rápidas de los términos estadísticos** **Media:** Promedio aritmético de un conjunto de datos. Se calcula sumando todos los valores y dividiendo por el número total de valores. **Mediana:** Valor central de un conjunto de datos ordenado. Si el número de datos es impar, es el valor del medio; si es par, es el promedio de los dos valores centrales. **Moda:** Valor que ocurre con mayor frecuencia en un conjunto de datos. Puede haber más de una moda (multimodal) o ninguna si todos los valores tienen la misma frecuencia. **Desviación estándar:** Medida de la dispersión de un conjunto de datos respecto a la media. Es la raíz cuadrada de la varianza y proporciona una medida de cuánto se desvían los datos en promedio de la media. **Varianza:** Promedio de las desviaciones al cuadrado de cada valor respecto a la media. Es una medida de la dispersión de los datos. También es el cuadrado de la desviación estándar. **Rango:** Diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en un conjunto de datos. Mide la extensión total de los valores. Espero te haya servido. **¡Nunca pares de aprender!** 🚀🚀
Conocer la **media**, **mediana**, **moda**, **varianza**, **rango**, **máximo**, **mínimo** y **desviación estándar** permite comprender mejor la distribución y variabilidad de un conjunto de datos. La **media** ofrece el promedio general, la **mediana** señala el valor central y la **moda** identifica el valor más frecuente. El **rango**, junto con los valores **máximo** y **mínimo**, muestra la amplitud de los datos. La **varianza** y la **desviación estándar** revelan cuán dispersos están los datos respecto a la media, siendo la desviación estándar más útil por estar en las mismas unidades que los datos originales. Esto ayuda a interpretar la consistencia o variabilidad dentro de un conjunto de datos, crucial para la toma de decisiones informadas.
Ejemplo de desviación estándar: La desviación es una medida que busca describir que tanto un dato se aleja de la media.![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-f26e8bca-bda4-4f4a-9509-a424ac394c13.jpg)
La librería `statistics` de Python se enfoca en cálculos estadísticos básicos, como media, mediana y moda, ideal para conjuntos de datos pequeños. En cambio, `pandas` es más poderosa y versátil, diseñada para manipular y analizar grandes volúmenes de datos. Ofrece estructuras de datos como DataFrames, facilitando operaciones complejas y análisis estadísticos avanzados.
El cálculo de la media, mediana, moda, desviación estándar y varianza ; en las ventas sirve para ver el comportamiento de estas, cuál el promedio, que es lo típico o lo atípico en ellas, qué alcance se ha logrado y qué es lo menos que se ha logrado, etc. Todo esto para poder monitorear el crecimiento del negocio y poder hacer proyecciones realistas
```js import statistics import csv # Leer los datos de ventas mensuales desde un archivo CSV monthly_sales = {} with open('monthly_sales.csv', mode='r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: month = row['month'] sales = int(row['sales']) monthly_sales[month] = sales sales = list(monthly_sales.values()) #print(sales) # Hallar la Media mean_sales = statistics.mean(sales) print(f"La media es: {mean_sales}") # Hallar la Mediana median_sales = statistics.median(sales) print(f"La mediana es: {median_sales}") # Hallar la Moda mode_sales = statistics.mode(sales) print(f"La media es: {mode_sales}") # Hallar la Desviación Estándar stdev_sales = statistics.stdev(sales) print(f"La desviación estándar es: {stdev_sales}") # Hallar la varianza variance_sales = statistics.variance(sales) print(f"La desviación estándar es: {variance_sales}") # Extraer el máximo de ventas y el mínimo max_sales = max(sales) min_sales = min(sales) range_sales = max_sales - min_sales print(f'El máximo de ventas {max_sales} y mínimo {min_sales}, El rango de ventas es: {range_sales}') ```import statisticsimport csv \# Leer los datos de ventas mensuales desde un archivo CSVmonthly\_sales = {}with open('monthly\_sales.csv', mode='r') as file:    reader = csv.DictReader(file)    for row in reader:        month = row\['month']        sales = int(row\['sales'])        monthly\_sales\[month] = sales sales = list(monthly\_sales.values())#print(sales) \# Hallar la Mediamean\_sales = statistics.mean(sales)print(f"La media es: {mean\_sales}") \# Hallar la Medianamedian\_sales = statistics.median(sales)print(f"La mediana es: {median\_sales}") \# Hallar la Modamode\_sales = statistics.mode(sales)print(f"La media es: {mode\_sales}") \# Hallar la Desviación Estándarstdev\_sales = statistics.stdev(sales)print(f"La desviación estándar es: {stdev\_sales}") \# Hallar la varianzavariance\_sales = statistics.variance(sales)print(f"La desviación estándar es: {variance\_sales}") \# Extraer el máximo de ventas y el mínimomax\_sales = max(sales)min\_sales = min(sales) range\_sales = max\_sales - min\_salesprint(f'El máximo de ventas {max\_sales} y mínimo {min\_sales}, El rango de ventas es: {range\_sales}')
solo tienen que crear un archivo csv y listo: month,sales Enero,120 Febrero,130 Marzo,150 Abril,170 Mayo,160 Junio,180 Julio,190 Agosto,200 Septiembre,210 Octubre,190 Noviembre,185 Diciembre,210
Buenas tardes, aqui mis respuestas: * Media: Como estamos en estadisticas de ventas, esto es relacionado para ver cuando vende por dia o por mes, ya sea para un determinado plan de accion. * Mediana: Saber el termino central de un rango determinado. * Moda: Que es lo que mas se esta repitiendo, a esto podemos sumarle que es util para hallar una tendencia. * Desviacion estandar: Se utiliza para medir la dispersion de los valores en un conjunto de de datos. * Maximo: Valor maximo o pico maximo registrado. * Minimo: Valor minimo o pico mas bajo registrado. * Rango: El rango es para saber de a cuanto a cuanto vamos a estar iterando los valores.
Aquí están los ejercicios de la clase, bien comentariados por si alguien los necesita:import statistics, csv *# Declaramos un diccionario para almacenar las ventas mensuales# Las claves serán los meses (strings) y los valores las ventas (floats)*ventas\_mensuales = {} *# Definimos la ruta del archivo CSV que contiene los datos de ventas*url\_archivo = 'python-CSV/monthly\_sales.csv' *# Abrimos el archivo CSV en modo lectura ('r')# Usamos un bloque 'with' para asegurar que el archivo se cierra correctamente después de usarlo*with open(url\_archivo, mode='r') as archivo:    *# Creamos un objeto DictReader para leer el archivo CSV como un diccionario*    *# La primera fila del CSV se usará como encabezado para las claves del diccionario*    archivo\_lectura = csv.DictReader(archivo)     *# Iteramos sobre cada fila del archivo CSV*    for arc in archivo\_lectura:        *# Obtenemos el mes (clave) y las ventas (valor) de la fila actual*        mes = arc\["month"]        ventas = arc\["sales"]         *# Agregamos el mes y las ventas al diccionario*        *# Convertimos las ventas a float para poder realizar cálculos numéricos*        ventas\_mensuales\[mes] = float(ventas) *# Imprimimos el diccionario con las ventas mensuales*print(f"Ventas completas: {ventas\_mensuales}") *# Extraemos los valores de las ventas del diccionario y los guardamos en una lista# Esto nos permite calcular estadísticas sobre las ventas*ventas = list(ventas\_mensuales.values())  *# He corregido el nombre de la variable a 'ventas'* *# Imprimimos la lista de ventas*print(f"ventas valores: {ventas}") *# --- Cálculo de estadísticas ---* *# Ejercicio 2: Encontrar la media de las ventas*print("\n\* Ejercicio 2:")print("- Encontrando la media de las ventas:")print(f"Ventas: {ventas}") media = statistics.mean(ventas)print(f"La media de las ventas es: {media}") *# Ejercicio 3: Encontrar la mediana de las ventas*print("\n\* Ejercicio 3:")print("- Encontrando la mediana de las ventas:")print(f"Ventas: {ventas}") mediana = statistics.median(ventas)print(f"La mediana es: {mediana}") *# Ejercicio 4: Encontrar la moda de las ventas*print("\n\* Ejercicio 4:")print("- Encontrando la moda de las ventas:")print(f"Ventas: {ventas}") moda = statistics.mode(ventas)print(f"La moda es: {moda}") *# Ejercicio 5: Encontrar la desviación estándar de las ventas*print("\n\* Ejercicio 5:")print("- Encontrando la desviación estándar de las ventas:")print(f"Ventas: {ventas}") desviacion\_estandar = statistics.stdev(ventas)print(f"La desviación estándar es: {desviacion\_estandar}") *# Ejercicio 6: Encontrar la varianza de las ventas*print("\n\* Ejercicio 6:")print("- Encontrando la varianza de las ventas:")print(f"Ventas: {ventas}") varianza = statistics.variance(ventas)print(f"La varianza es: {varianza}") *# Ejercicio 7: Encontrar el máximo, mínimo y rango de las ventas*print("\n\* Ejercicio 7:")print("- Encontrando el máximo, mínimo y rango de las ventas:")print(f"Ventas: {ventas}") max\_venta = max(ventas)min\_venta = min(ventas)rango = max\_venta - min\_venta print(f"Rango de ventas: {rango}")print(f"Máximo: {max\_venta}")print(f"Mínimo: {min\_venta}") ```js import statistics, csv # Declaramos un diccionario para almacenar las ventas mensuales # Las claves serán los meses (strings) y los valores las ventas (floats) ventas_mensuales = {} # Definimos la ruta del archivo CSV que contiene los datos de ventas url_archivo = 'python-CSV/monthly_sales.csv' # Abrimos el archivo CSV en modo lectura ('r') # Usamos un bloque 'with' para asegurar que el archivo se cierra correctamente después de usarlo with open(url_archivo, mode='r') as archivo: # Creamos un objeto DictReader para leer el archivo CSV como un diccionario # La primera fila del CSV se usará como encabezado para las claves del diccionario archivo_lectura = csv.DictReader(archivo) # Iteramos sobre cada fila del archivo CSV for arc in archivo_lectura: # Obtenemos el mes (clave) y las ventas (valor) de la fila actual mes = arc["month"] ventas = arc["sales"] # Agregamos el mes y las ventas al diccionario # Convertimos las ventas a float para poder realizar cálculos numéricos ventas_mensuales[mes] = float(ventas) # Imprimimos el diccionario con las ventas mensuales print(f"Ventas completas: {ventas_mensuales}") # Extraemos los valores de las ventas del diccionario y los guardamos en una lista # Esto nos permite calcular estadísticas sobre las ventas ventas = list(ventas_mensuales.values()) # He corregido el nombre de la variable a 'ventas' # Imprimimos la lista de ventas print(f"ventas valores: {ventas}") # --- Cálculo de estadísticas --- # Ejercicio 2: Encontrar la media de las ventas print("\n* Ejercicio 2:") print("- Encontrando la media de las ventas:") print(f"Ventas: {ventas}") media = statistics.mean(ventas) print(f"La media de las ventas es: {media}") # Ejercicio 3: Encontrar la mediana de las ventas print("\n* Ejercicio 3:") print("- Encontrando la mediana de las ventas:") print(f"Ventas: {ventas}") mediana = statistics.median(ventas) print(f"La mediana es: {mediana}") # Ejercicio 4: Encontrar la moda de las ventas print("\n* Ejercicio 4:") print("- Encontrando la moda de las ventas:") print(f"Ventas: {ventas}") moda = statistics.mode(ventas) print(f"La moda es: {moda}") # Ejercicio 5: Encontrar la desviación estándar de las ventas print("\n* Ejercicio 5:") print("- Encontrando la desviación estándar de las ventas:") print(f"Ventas: {ventas}") desviacion_estandar = statistics.stdev(ventas) print(f"La desviación estándar es: {desviacion_estandar}") # Ejercicio 6: Encontrar la varianza de las ventas print("\n* Ejercicio 6:") print("- Encontrando la varianza de las ventas:") print(f"Ventas: {ventas}") varianza = statistics.variance(ventas) print(f"La varianza es: {varianza}") # Ejercicio 7: Encontrar el máximo, mínimo y rango de las ventas print("\n* Ejercicio 7:") print("- Encontrando el máximo, mínimo y rango de las ventas:") print(f"Ventas: {ventas}") max_venta = max(ventas) min_venta = min(ventas) rango = max_venta - min_venta print(f"Rango de ventas: {rango}") print(f"Máximo: {max_venta}") print(f"Mínimo: {min_venta}") ```
Porue nos permiten entender mas lo datos, es info clave para entdenr que esta pasando
tengo problemas para ejecutar el código y tratado de instalar el pip de stadistics uy no puedo. ayuda, por favor
**¿Por qué son importantes?** * **Descripción concisa:** Estas medidas nos permiten describir de manera concisa un conjunto de datos, resumiendo información importante. * **Comparación:** Al calcular estas medidas para diferentes conjuntos de datos, podemos comparar su distribución y variabilidad. * **Toma de decisiones:** Estas medidas son fundamentales en diversos campos, como la estadística, la economía, la ciencia de datos, etc. Se utilizan para tomar decisiones basadas en datos, identificar patrones, hacer predicciones y evaluar resultados. * **Análisis de datos:** Son la base para realizar análisis más complejos, como la correlación, la regresión y la inferencia estadística. **Un ejemplo práctico:** Imagina que tienes dos grupos de estudiantes y quieres comparar sus calificaciones en un examen. Calculando la media, mediana, desviación estándar y varianza de las calificaciones de cada grupo, puedes obtener una visión más clara de cómo se desempeñó cada grupo. Por ejemplo: * Si ambos grupos tienen la misma media, pero un grupo tiene una desviación estándar mucho mayor que el otro, esto significa que las calificaciones del primer grupo están más dispersas, mientras que las del segundo grupo están más concentradas alrededor de la media. **En resumen:** Conocer estas medidas estadísticas te permite: * **Entender mejor los datos:** Identificar tendencias, patrones y valores atípicos. * **Comunicar resultados de manera efectiva:** Presentar información de manera clara y concisa. * **Tomar decisiones informadas:** Basar tus decisiones en evidencia empírica. **¿Tienes alguna pregunta más específica sobre estas medidas o sobre cómo aplicarlas en un contexto particular?** Con gusto puedo ayudarte a comprender mejor estos conceptos. Gracias IA de Google
Hola chicos, aca les dejo un codigo para medir que tan random son realmente los numeros randoms, el codigo tiene una falla en el manejo de los datos en el csv . y fue ahi donde pare su desarrollo. como veran en el prin de la consola, las probabilidades aunque no son totalmente uniformes en el histograma son muy parecidad (yo no esperaba eso). asi que frustrado y dandome cuenta que ya llevaba mucho en carpinteria (manejando la escritura y lectura del csv) me fui a averiguar el porque de mis datos, resulta que el algorithmo que se usa por defecto es bastante bueno. aca les dejo un video que lo explica y lo compara con el algorithmo que yo pense que se usaba pero que alfinal ya no se usa. spoiler sus resultados concuerdan con los mios ```js import csv import random import statistics as stats data=[] for i in range (10): # Generar números aleatorios randomNumbers = [random.randint(0, 9) for _ in range(1000000)] # Calcular estadísticas mean = stats.mean(randomNumbers) median = stats.median(randomNumbers) mode = stats.mode(randomNumbers) sigma = stats.stdev(randomNumbers) variance = stats.variance(randomNumbers) print(f"Mean: {mean}, Median: {median}, Mode: {mode}, Std Dev: {sigma}, Variance: {variance}") # Crear histograma accesible histo = {i: 0 for i in range(10)} #revisar esto a la vuelta for rol in randomNumbers: if rol in histo: histo[rol] += 1 # Imprimir el histograma #print(histo) probabilities={i:histo[i]/1000000 for i in range(10)} print(probabilities) data.append(probabilities) fileNames=[str(i) for i in range(10)] with open('statsOfRandomData.csv',mode='w',newline='')as file: writer=csv.DictWriter(file,fieldnames=fileNames) #if file.tell() == 0: revisaria si el archiv estuviese vasio writer.writeheader() writer.writerows(str(data)) with open('resultados.csv', mode='r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: print (row); ```
Hola esta clase me hizo muy feliz hace rato no me sentia tan nerd, el promedio no nos da informacion de cada dato individual sino del set de datos como una unidad, hacer predicciones de como seran las ventas en el futuro basado solo en el promedio es una reseta para el fracaso, y es lo mas comun mente echo . La moda y mediana junto al promedio nos dan una informacion de como puede ser la distribucion de probabilidad de esos datos, si se parecen mucho entre si o coinciden entonces, si es el caso en que si saco uno de esos datos aleatoreamente de la bolsa, este dato este en el promedio , que tan cercano al promedio ? pues la desviacion estandar,. En una distribucion normal de probabilidades el promedio mas o menos una dev estandar(si no mal recuerdo) encierra la probabilidad del 68% ¡¡¡ . CON ESTA informacion ahora si vale la pena empezar a plantear predicciones
Las medidas de tendencia central entiendo que nos permiten agrupar o generalizar una serie de datos en uno solo, con el fin de lograr una lectura mas sencilla. Media: La mendia sirve para sacar un promedio de un conjunto de valores. Se puede utilizar para obtener las notas de un estudiante. Mediana: Entiendo que es el dato que se toma dentro de un conjunto de estos que queda exactamente en la poscicion central. Cuando el numero de datos es par lo que se hace es tomar las posciciones del medio se sumas y se dividen entre dos y ese es el resultado de la mediana. Sirve para verifrcar la tendencia central. Moda: Entiendo que es el dato que mas se repite en un conjunto de datos, sirve para entender tendencias o preferencias de una muestra.
Otra cosa que me parece genial, es a biblioteca de opciones que nos facilitan la vida, eres genial Python..
Los datos, resultantes del análisis estadistico, hacen posible la medición del desempeño en este caso de la empresa, y cada medida, nos muestra una tendencia que nos lleva a tomar acciones. Trabaje 3 años en el area de sistemas del Lleras, una de mis labores era extraer datos del servidor, y posteriormente se los entregaba al epidemiologo, quien realmente era el que sacaban todas estas medidas con los datos que suministraba por consulta sql.
Pienso completar los cursos de matematicas y estadistica luego de la ruta de python. Por lo que no entiendo muy bien esos temas así que pregunte a chat GPT dejo aquí la respuesta. En estadística, la **media**, **mediana**, **moda**, **desviación estándar**, **varianza** y **rango** son medidas que describen las características principales de un conjunto de datos. Cada una proporciona una forma diferente de entender los datos, lo que es crucial para realizar un análisis completo. Aquí te explico cada una y su importancia: ### 1. **Media (promedio)**: * **Definición**: Es el valor promedio de un conjunto de datos, calculado sumando todos los valores y dividiéndolos por el número total de observaciones. * **Fórmula**: Media=∑xin\text{Media} = \frac{\sum x\_i}{n}Media=n∑xi​​ Donde xix\_ixi​ es cada valor de los datos y nnn es el número de observaciones. * **Importancia**: La media te da una idea del valor "típico" de los datos, pero puede verse afectada por valores extremadamente altos o bajos (outliers). **Ejemplo**: En el conjunto de datos \[5, 10, 15], la media sería: 5+10+153=10\frac{5 + 10 + 15}{3} = 1035+10+15​=10 ### 2. **Mediana**: * **Definición**: Es el valor que separa los datos en dos partes iguales; es decir, el 50% de los valores están por debajo de la mediana y el otro 50% están por encima. * **Cómo se calcula**: Si el número de observaciones es impar, es el valor central. Si es par, es el promedio de los dos valores centrales. * **Importancia**: La mediana es útil porque no se ve afectada por los outliers o valores extremos, por lo que proporciona una mejor representación del "centro" cuando los datos están sesgados. **Ejemplo**: En el conjunto \[5, 10, 15], la mediana es 10. En \[5, 10, 15, 20], la mediana es 10+152=12.5\frac{10+15}{2} = 12.5210+15​=12.5. ### 3. **Moda**: * **Definición**: Es el valor que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos. Puede haber más de una moda si varios valores ocurren con la misma frecuencia. * **Importancia**: La moda es útil para identificar el valor más común o frecuente en los datos. En estudios de mercado o análisis de tendencias, puede ser importante saber qué opción o respuesta es la más popular. **Ejemplo**: En \[5, 10, 10, 15], la moda es 10, porque aparece dos veces. ### 4. **Desviación Estándar**: * **Definición**: Es una medida de la dispersión o variabilidad de los datos en torno a la media. Cuanto mayor es la desviación estándar, más dispersos están los datos. * **Fórmula**: Desviacioˊn Estaˊndar=∑(xi−media)2n\text{Desviación Estándar} = \sqrt{\frac{\sum (x\_i - \text{media})^2}{n}}Desviacioˊn Estaˊndar=n∑(xi​−media)2​​ * **Importancia**: La desviación estándar indica cuánto se desvían los datos de la media. Es crucial para comprender la variabilidad dentro de un conjunto de datos, lo cual puede influir en la precisión de predicciones o modelos estadísticos. **Ejemplo**: En un conjunto \[5, 10, 15], la desviación estándar te dice cuánto se desvían los valores 5 y 15 respecto a la media de 10. ### 5. **Varianza**: * **Definición**: Es el promedio de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media. Es una medida de dispersión que está relacionada con la desviación estándar. * **Fórmula**: Varianza=∑(xi−media)2n\text{Varianza} = \frac{\sum (x\_i - \text{media})^2}{n}Varianza=n∑(xi​−media)2​ * **Importancia**: La varianza te ayuda a entender cuán dispersos están los datos en su conjunto. Es particularmente importante en estadística inferencial y modelos de predicción. **Ejemplo**: En \[5, 10, 15], la varianza mide cuánto se dispersan los datos respecto a la media. ### 6. **Rango**: * **Definición**: Es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de un conjunto de datos. * **Fórmula**: Rango=Valor maˊximo−Valor mıˊnimo\text{Rango} = \text{Valor máximo} - \text{Valor mínimo}Rango=Valor maˊximo−Valor mıˊnimo * **Importancia**: El rango es una medida simple de la dispersión, que te da una idea rápida del intervalo dentro del cual se encuentran todos los valores. Sin embargo, es sensible a los valores extremos y no refleja la variabilidad dentro de ese rango. **Ejemplo**: En \[5, 10, 15], el rango es 15−5=1015 - 5 = 1015−5=10. ### ¿Por qué son importantes en el análisis de datos? Estas medidas son fundamentales para describir y entender las características de un conjunto de datos: 1. **Centralidad y tendencia general**: La **media**, **mediana** y **moda** te indican cuál es el "centro" o el valor más típico de los datos. 2. **Variabilidad**: La **desviación estándar**, **varianza** y **rango** te informan sobre cuán dispersos o consistentes son los datos, lo que es crucial para evaluar la confiabilidad de los resultados. 3. **Identificación de patrones**: Entender estos conceptos permite detectar anomalías, patrones y tendencias, lo que ayuda en la toma de decisiones basada en datos. En resumen, estas métricas permiten realizar análisis más profundos y precisos para interpretar los datos, guiar estrategias y formular hipótesis con confianza.
Conceptos con ejemplos: 1. **Media (Promedio)**: Es el valor promedio de un conjunto de números. Se calcula sumando todos los valores y dividiendo entre el número total de valores. * Ejemplo: Para los números 2,3,5,72, 3, 5, 72,3,5,7, la media es (2+3+5+7)/4=4.25(2 + 3 + 5 + 7)/4 = 4.25(2+3+5+7)/4=4.25. 2. **Mediana**: Es el valor central de un conjunto de datos ordenados. Si hay un número par de datos, la mediana es el promedio de los dos valores centrales. * Ejemplo: Para los números 2,3,5,72, 3, 5, 72,3,5,7, la mediana es (3+5)/2=4(3 + 5)/2 = 4(3+5)/2=4. 3. **Moda**: Es el valor que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos. * Ejemplo: En 2,3,3,5,72, 3, 3, 5, 72,3,3,5,7, la moda es 333, ya que aparece más veces. 4. **Varianza**: Mide la dispersión de los datos respecto a la media. Se calcula como la media de los cuadrados de las diferencias de cada valor respecto a la media. * Fórmula: σ2=∑(xi−μ)2N\sigma^2 = \frac{\sum (x\_i - \mu)^2}{N}σ2=N∑(xi​−μ)2​ * Ejemplo: Para los números 2,3,5,72, 3, 5, 72,3,5,7, la varianza sería 4.68754.68754.6875. 5. **Rango**: Es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en un conjunto de datos. * Ejemplo: Para 2,3,5,72, 3, 5, 72,3,5,7, el rango es 7−2=57 - 2 = 57−2=5. 6. **Máximo**: Es el valor más alto en un conjunto de datos. * Ejemplo: En 2,3,5,72, 3, 5, 72,3,5,7, el máximo es 777. 7. **Mínimo**: Es el valor más bajo en un conjunto de datos. * Ejemplo: En 2,3,5,72, 3, 5, 72,3,5,7, el mínimo es 222. 8. **Desviación estándar**: Es la raíz cuadrada de la varianza. Mide cuánto se desvían los valores del promedio. * Fórmula: σ=Varianza\sigma = \sqrt{\text{Varianza}}σ=Varianza​ * Ejemplo: Para 2,3,5,72, 3, 5, 72,3,5,7, la desviación estándar es aproximadamente 2.162.162.16.
presente el examen y venía algo de statics y me quede de que, de que están hablando cuando hablaron de eso en el curso jajaa, como quiera que bueno que actualizan así el curso para en un furuto darle un repaso y aprender cosas nuevas.
Aquí una breve explicación de cada concepto y su aplicación en el análisis de ventas mensuales de una tienda: 1. Media: Indica el valor medio de las ventas mensuales. Ayuda a entender el nivel general de ventas. 2. Mediana: Divide las ventas en dos mitades (superior e inferior). Ayuda a identificar si hay valores extremos. 3. Moda: Indica el valor más frecuente de ventas mensuales. Ayuda a identificar patrones de ventas. 4. Desviación Estándar: Mide la dispersión de las ventas respecto a la media. Ayuda a evaluar la estabilidad de las ventas. 5. Varianza: Cuadrado de la desviación estándar. Ayuda a entender la volatilidad de las ventas. 6. Rango: Diferencia entre la venta máxima y mínima. Ayuda a evaluar la variabilidad. Estos indicadores ayudan a: - Identificar tendencias y patrones. - Evaluar la estabilidad y volatilidad. - Establecer objetivos y metas. - Comparar períodos y tiendas. - Tomar decisiones informadas sobre marketing, inventario y precios.
```python import statistics import random # Generar datos de ejemplo data = [random.randint(1, 20) for _ in range(20)] # 20 números aleatorios entre 1 y 20 # Medidas de tendencia central media = statistics.mean(data) mediana = statistics.median(data) moda = statistics.mode(data) # Medidas de dispersión varianza = statistics.variance(data) desviacion_estandar = statistics.stdev(data) # Correlación (generar otro conjunto de datos relacionado) data2 = [x + random.randint(-3, 3) for x in data] # Datos relacionados con un poco de ruido correlacion = statistics.correlation(data, data2) # Imprimir resultados print("Datos:", data) print("Media:", media) print("Mediana:", mediana) print("Moda:", moda) print("Varianza:", varianza) print("Desviación Estándar:", desviacion_estandar) print("Correlación entre data y data2:", correlacion) print("Dato maximo", max(data)) print("Dato minimo", min(data)) ```Hice este un poco mas sencillo para entender mejor (:
* **Comprender la tendencia central y la dispersión**: La media y la mediana nos informan sobre el valor central, mientras que la varianza y la desviación estándar nos indican qué tan dispersos están los datos en torno a ese valor. * **Comparar distribuciones**: Estas medidas son esenciales cuando se comparan diferentes conjuntos de datos para entender sus similitudes y diferencias. * **Análisis de datos y toma de decisiones**: Proporcionan una comprensión más profunda del comportamiento de los datos, lo cual es clave para tomar decisiones informadas en campos como la ciencia de datos, negocios, finanzas, y más. * **Detectar sesgos y outliers**: Permiten identificar patrones inusuales en los datos, como valores extremos o asimetría, lo que puede afectar la interpretación y los resultados de análisis más avanzados.