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Análisis exploratorio

El análisis exploratorio de datos (EDA, por sus siglas en inglés) es una parte fundamental del proceso de análisis de datos. Se trata de una investigación exhaustiva y detallada de los datos para comprender mejor su estructura y características. En este artículo, veremos cómo se realiza el análisis exploratorio de datos y por qué es importante.

¿Qué es el análisis exploratorio de datos?

El análisis exploratorio de datos es un proceso iterativo que se realiza antes del análisis formal y el modelado de datos. El objetivo es comprender la estructura de los datos, identificar patrones, tendencias y relaciones, y detectar cualquier problema o incongruencia en los datos.

¿Por qué es importante?

Es importante por varias razones:

  1. Ayuda a identificar problemas en los datos. Por ejemplo, puede haber valores atípicos o faltantes que deban ser tratados antes de continuar con el análisis formal.
  2. Facilita la selección de variables relevantes. Al comprender la estructura de los datos, es posible seleccionar las variables más relevantes para el análisis y el modelado.
  3. Mejora la calidad de los modelos de análisis. Una comprensión profunda de los datos y su estructura es esencial para crear modelos precisos y confiables.

¿Cómo se realiza el análisis exploratorio de datos?

Se puede realizar de diferentes maneras, dependiendo del objetivo y la naturaleza de los datos. Algunos de los pasos comunes incluyen:

  1. Cargar los datos.
  2. Analizar la estructura de los datos.
  3. Investigar valores atípicos y faltantes.
  4. Visualizar los datos mediante gráficos y tablas.
  5. Calcular estadísticas básicas como la media, desviación estándar, etc.

En conclusión, el análisis exploratorio de datos es un proceso esencial en el análisis de datos. Ayuda a comprender mejor la estructura y características de los datos y a identificar problemas que deban ser tratados antes de continuar con el análisis formal y el modelado. Por lo tanto, es importante dedicar tiempo y esfuerzo a esta fase del proceso para garantizar un análisis de datos preciso y confiable.»