¿Cómo hacer un análisis exploratorio de datos?

Clase 2 de 28 • Curso de Análisis Exploratorio de Datos

Jeinfferson Bernal G

student•

Por que debería hacer un análisis exploratorio de datos?

Organizar y entender las variables: podrás identificar los diferentes tipos de variables, las categorías a la que pertenecen y el tipo de análisis que puedes realizar sobre ellas.
Establecer relaciones entre las variables
Encontrar patrones ocultos en los datos: podrás encontrar información o comportamientos relevantes cuando hagas el EDA.
Ayuda a escoger el modelo correcto para la necesidad correcta: una vez encuentres como están relacionadas las variables podrás descubrir las variables que mas se ajustan a un tipo de modelo y de esta manera eligiras el correcto
Ayuda a tomar decisiones informadas: decisiones basadas en los datos, en las relaciones que encuentres entre variables, en patrones ocultos y en los modelos que generes a través de la EDA

Pasos de una Análisis Exploratorio de Datos

Hacer preguntas sobe los datos. Hazte las siguientes preguntas para guiar el EDA:
- Que te gustaria encontrar?
- Que quisieras saber de los datos?
- Cual es la razon para realizar el analisis?
Determinar el tamaño de los datos. Debes responder preguntas como:
- Cuantas observaciones existen?
- Cuantas variables hay?
- Necesito todas las observaciones?
- Necesito todas las variables?
Categorizar las variables. Debes preguntarte:
- Cuantas variables categóricas existen?
- Cuantas variables continuas existen?
- Como puedo explorar cada variable dependiendo de su categoría?
Limpieza y validación de los datos. En ese paso debes preguntarte:
- Tengo valores faltantes?
- Cual es la proporción de datos faltantes?
- Como puedo tratar a los datos faltantes?
- Cual es la distribución de los datos?
- Tengo valores atipicos?
Establecer relaciones entre los datos. Responde preguntas como:
- Existe algun tipo de relacion entre mi variable X y Y?
- Que pasa ahora si considero la variable Z en el analisis?
- Que significa que las observaciones se agrupen?
- Que significa el patron que se observa?

Este proceso es ciclico. A pesar de que pueda parecer infinito, este proceso en algun momento debe salir del ciclo y continuar para obtener algun tipo de valor

Ruddy Ramos

student•

Muchas gracias por el resumen.

Naren Fragozo

student•

6. Resumen

Resumir la información de relevante que encontraste de los datos.

Eduardo Hoppenstedt

teacher•

Los 5 pasos del análisis exploratorio de datos:

Hacer preguntas sobre la base de datos y las preguntas que guían tu análisis exploratorio
Determinar el tamaño de los datos.
Categorizar las variables
Limpieza y validación de datos
Establecer relaciones entre los datos

Juan R. Vergara M.

student•

👍

Axel Witoszek

student•

Juan Diego Zipaquira Alvarez

student•

Les quiero recomendar un libro que se llama The Art of Data Science.

Luis Fernandez

student•

Cuando haces un buen analisis de tus datos, tienes la oportunidad de obtener mejores outputs, y de esta forma lograr mejores respuestas a tus preguntas

Juan R. Vergara M.

student•

Exacto, es la mejor forma de iniciar con buenas bases.

Jhon Freddy Tavera Blandon

student•

Otros aspectos a tener en cuenta

El proceso de realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) puede variar dependiendo del tipo de datos y de los objetivos específicos del análisis, pero en general, el EDA sigue los siguientes pasos básicos:

Importación y limpieza de datos:

Antes de realizar cualquier análisis, es importante asegurarse de que los datos estén en un formato adecuado y limpio. Esto puede incluir la eliminación de valores perdidos, la corrección de valores inconsistentes y la transformación de variables si es necesario.

Análisis univariado:

Este tipo de análisis se enfoca en una sola variable a la vez. Por ejemplo, se puede calcular la media, la desviación estándar, el rango y la distribución de una variable. También se pueden crear gráficos de barras, histogramas, gráficos de densidad, entre otros, para visualizar la distribución de la variable.

Análisis bivariado:

En este tipo de análisis, se estudian dos variables simultáneamente. Se pueden crear gráficos de dispersión, matrices de diagramación de pares, y se pueden calcular medidas de correlación para explorar la relación entre las dos variables.

Análisis multivariado:

En este tipo de análisis, se estudian varias variables a la vez. Se pueden realizar técnicas como los componentes principales, la agrupación (clustering) y la reducción de dimensionalidad para identificar patrones y tendencias en los datos.

Visualización y comunicación de resultados:

Una vez realizado el análisis, es importante visualizar y comunicar los resultados de manera clara y concisa. Esto puede incluir la creación de gráficos, tablas y resúmenes para presentar los resultados.

Es importante destacar que el EDA es un proceso iterativo, lo que significa que puede ser necesario volver a revisar los datos y ajustar el análisis en función de los hallazgos. Además, el EDA no es un proceso lineal y es posible que se salten algunos pasos o se realice un análisis más detallado en función de los datos y objetivos específicos del proyecto.

Raquel Santa Cruz Garcia

student•

Analisis exploratorio de Datos Por que deberia?

Organizar y entender las variables
Establecer relaciones entre las variables
Encontrar patrones ocultos en los datos
Ayudarte a escoger el modelo correcto para la necesidad correcta

Pasos para un analisis exploratorio de datos

1.Hacer Preguntas

2.Determinar el tamaño de los datos

3.Categorizar las variables

4.Limpieza y validacion de datos

5.Establecer relaciones

Daniel Arao

student•

Que buenas expectativas tengo de este curso!

Juan R. Vergara M.

student•

Así es.

weimar ccapatinta

student•

Me parece que para el paso N° 1, mas que hacerce preguntas es conocer el negocio. ya que el analisis estara enfocado en el, y no siempre lo que ocurreo en una empresa ocurre en otra sobre todo si son rubros distintos.

Luis Ernesto Domínguez Velásquez

student•

Estoy de acuerdo contigo.

https://www.researchgate.net/figure/Fases-componentes-de-la-metodologia-CRISP-DM-7_fig12_284215308

Erick Alay

student•

Un análisis exploratorio de datos sigue un ciclo que parece no terminar, sin embargo es necesario que acabe, de otra forma no podríamos obtener información de valor.