Aprenda todo lo que necesita saber sobre el análisis de datos exploratorio, un método que se utiliza para analizar y resumir conjuntos de datos.
El análisis de datos exploratorio (EDA) lo utilizan los científicos de datos para analizar e investigar conjuntos de datos y resumir sus principales características, empleando a menudo métodos de visualización de datos. Ayuda a determinar la mejor manera de manipular los orígenes de datos para obtener las respuestas que necesita, lo que permite a los científicos de datos descubrir patrones, detectar anomalías, probar una hipótesis o comprobar supuestos.
El EDA se utiliza principalmente para ver qué datos pueden revelarse más allá de la tarea de modelado formal o las pruebas de hipótesis, y permite conocer mejor las variables de conjunto de datos y las relaciones entre ellas. También permite determinar si las técnicas estadísticas que está considerando para el análisis de datos son apropiadas. Las técnicas de EDA, desarrolladas originalmente por el matemático estadounidense John Tukey en los años 70, siguen siendo un método ampliamente utilizado en el proceso de descubrimiento de datos hoy día.
El principal objetivo del EDA es consultar los datos antes de hacer cualquier suposición. Permite identificar errores obvios, así como comprender mejor los patrones en los datos, detectar valores atípicos o sucesos anómalos y encontrar relaciones interesantes entre las variables.
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 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.
Las funciones y técnicas estadísticas específicas que pueden realizarse con las herramientas de EDA incluyen:
Hay cuatro tipos principales de EDA:
Otros tipos comunes de gráficos multivariantes incluyen:
Algunas de las herramientas de ciencia de datos más comunes utilizadas para crear un EDA incluyen:
Para obtener información detallada sobre las diferencias entre estos enfoques, consulte “Python frente a R: ¿en qué se diferencian?”
Utilice IBM® Watson Studio para determinar si las técnicas estadísticas que está sopesando para el análisis de datos son adecuadas.