¿Quieres introducirte en el mundo del análisis de datos? Y quien no! 😉
Bromas aparte, si es así, y tienes interés en saber qué es el análisis exploratorio de datos… Venga! Quédate, que te lo contamos.
Te preguntarás, ¿de qué estamos hablando? Cuando hablamos sobre análisis exploratorio de datos básicamente hablamos de un proceso fundamental en la ciencia de datos que implica el uso de diversas herramientas y técnicas para comprender mejor los datos y extraer información relevante.
En este post, exploramos algunas de las herramientas y técnicas más populares utilizadas en el análisis exploratorio de datos.
¿y qué demonios es exactamente?
Allá vamos:
Se trata de un proceso que implica el uso de diversas herramientas y técnicas con el objetivo de descubrir e identificar patrones, outliers, y comprender las relaciones que hay entre variables, con el objetivo de extraer información importante y necesaria de cara a la toma de decisiones.
Es decir, hablamos de explorar y comprender los datos como proceso, antes de aplicar modelos predictivos o técnicas de explotación de datos.
¿Y qué herramientas y técnicas necesitamos? Como muestra un botón, como estos:
- Gráficos estadísticos: Para visualizar datos gráficamente y comprender las relaciones entre variables con ello.
- Análisis de correlación: Medir la relación entre dos variables. Si dos variables tienen una alta correlación, significa que están estrechamente relacionadas y viceversa.
- Análisis de regresión: El análisis de regresión es una técnica que se utiliza para modelar la relación entre dos o más variables. Por ejemplo, puede utilizarse para predecir la temperatura en función de la humedad y la presión atmosférica.
- Análisis de componentes principales: El análisis de componentes principales es una técnica que se utiliza para reducir la dimensión de los datos. Es útil cuando hay muchas variables y queremos reducir la complejidad del modelo. Por ejemplo, si tenemos datos de encuestas con muchas preguntas, podemos utilizar el análisis de componentes principales para reducir la dimensión de los datos a unas pocas variables clave.
- Análisis de cluster: Es una técnica que se utiliza para agrupar los datos en función de la similitud entre ellos. Es útil cuando queremos identificar patrones o grupos en los datos.
- Análisis de frecuencia: Es una técnica que se utiliza para analizar la distribución de una variable en los datos. Por ejemplo, podemos utilizar el análisis de frecuencia para identificar los valores más comunes en una columna de datos.
Como ves, en este post te hemos introducido las diferentes herramientas dentro del análisis exploratorio de datos, que es un mundo inmenso en cuanto a técnicas y herramientas se refiere.
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¡Te esperamos!