Análisis exploratorio de datos

Análisis Exploratorio de Datos (AED): Explicación Detallada y Ejemplos

El Análisis Exploratorio de Datos (AED), o Exploratory Data Analysis (EDA), es una etapa clave en cualquier proyecto de análisis de datos. Su objetivo es investigar de manera preliminar la estructura y características de un conjunto de datos antes de aplicar cualquier modelo o técnica avanzada. Mediante el AED, los analistas pueden detectar patrones, anomalías, probar hipótesis y revisar supuestos. En resumen, el AED ayuda a comprender mejor los datos para que puedas tomar decisiones más informadas durante el análisis.

El AED combina técnicas estadísticas y visualizaciones para sintetizar la información y obtener insights importantes. En esta explicación, desglosaremos cada uno de los pasos involucrados en el AED y veremos ejemplos prácticos de cómo implementarlo usando Python y sus bibliotecas.

1. Carga y comprensión inicial de los datos

Antes de cualquier análisis, el primer paso es cargar los datos y familiarizarse con su estructura. Esto incluye:

• Verificar cuántas filas y columnas tiene el conjunto de datos.
• Revisar los tipos de datos (numéricos, categóricos, fechas).
• Verificar si hay datos faltantes.

Ejemplo con Python:

import pandas as pd

# Cargar los datos
df = pd.read_csv('dataset.csv')

# Ver las primeras filas del dataset
print(df.head())

# Resumen rápido del dataset
print(df.info())

Explicación:

• df.head() te muestra las primeras filas del conjunto de datos para que te hagas una idea general de su estructura.
• df.info() te proporciona una visión general del tamaño del dataset, los tipos de datos de cada columna, y si hay valores faltantes.

2. Estadística Descriptiva

Una vez cargados los datos, el siguiente paso es obtener un resumen estadístico básico para comprender las medidas de tendencia central, dispersión y distribución de los datos. Algunas de las estadísticas más comunes incluyen:

• Media: El promedio de los valores.
• Mediana: El valor central.
• Moda: El valor que más se repite.
• Rango: La diferencia entre el valor máximo y mínimo.
• Varianza y desviación estándar: Medidas de dispersión que indican cómo de alejados están los datos de la media.

Ejemplo con Python:

# Estadística descriptiva básica
print(df.describe())

Explicación:

• df.describe() proporciona un resumen estadístico que incluye la media, mediana, desviación estándar, y otros percentiles para las columnas numéricas. Esto es clave para obtener una idea de cómo se distribuyen los datos.

3. Detección de valores faltantes

Uno de los aspectos más importantes en el AED es identificar datos faltantes (o valores nulos). Los valores faltantes pueden influir negativamente en el análisis si no se manejan adecuadamente. Existen varias maneras de lidiar con estos, como:

• Eliminar filas o columnas con valores nulos.
• Imputar valores faltantes usando la media, mediana o un valor específico.

Ejemplo con Python:

# Contar valores nulos por columna
print(df.isnull().sum())

# Eliminar filas con valores nulos
df_cleaned = df.dropna()

# Rellenar valores nulos con la media de la columna
df_filled = df.fillna(df.mean())

Explicación:

• df.isnull().sum() cuenta los valores nulos por columna, lo cual es útil para evaluar qué columnas tienen problemas de datos faltantes.
• df.dropna() elimina las filas con datos faltantes, y df.fillna(df.mean()) rellena los valores faltantes con la media de la columna, una estrategia común para datos numéricos.

4. Visualización de datos

El AED no está completo sin una buena visualización de los datos. Las visualizaciones te permiten ver patrones, tendencias, y anomalías que no son evidentes en las tablas. Algunas visualizaciones útiles incluyen:

• Histogramas: Para observar la distribución de los datos.
• Diagramas de dispersión: Para ver la relación entre dos variables numéricas.
• Diagramas de caja (boxplots): Para detectar valores atípicos y observar la dispersión.
• Gráficos de barras: Para datos categóricos.

Ejemplo con Python:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Histograma para una columna numérica
sns.histplot(df['columna_numerica'], kde=True)
plt.show()

# Diagrama de dispersión entre dos variables
sns.scatterplot(x='columna_1', y='columna_2', data=df)
plt.show()

# Boxplot para detectar outliers
sns.boxplot(x='columna_numerica', data=df)
plt.show()

Explicación:

• El histograma (sns.histplot) muestra cómo se distribuyen los datos de una variable, y la opción kde=True añade una estimación de densidad para suavizar la visualización.
• El diagrama de dispersión (sns.scatterplot) es útil para observar si existe una correlación entre dos variables numéricas.
• El boxplot es útil para identificar valores atípicos y visualizar la dispersión de los datos.

5. Detección de valores atípicos (outliers)

Los outliers (valores atípicos) son puntos de datos que se encuentran muy lejos del resto de los valores. Estos pueden ser errores o simplemente valores inusuales, pero en cualquier caso, es importante detectarlos y decidir cómo tratarlos.

Ejemplo con Python:

# Usar el diagrama de caja para detectar outliers
sns.boxplot(df['columna_numerica'])
plt.show()

# Usar cuartiles para detectar outliers
Q1 = df['columna_numerica'].quantile(0.25)
Q3 = df['columna_numerica'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1  # Rango intercuartílico

# Definir límites
limite_inferior = Q1 - 1.5 * IQR
limite_superior = Q3 + 1.5 * IQR

# Filtrar outliers
outliers = df[(df['columna_numerica'] < limite_inferior) | (df['columna_numerica'] > limite_superior)]
print(outliers)

Explicación:

• El boxplot es una de las formas más comunes de identificar outliers.
• También puedes usar el rango intercuartílico (IQR) para calcular límites fuera de los cuales los datos se consideran atípicos. Estos valores pueden ser filtrados o tratados de distintas formas, dependiendo del contexto.

6. Correlación entre variables

La correlación mide la relación entre dos variables numéricas. Una correlación positiva indica que ambas variables tienden a aumentar juntas, mientras que una correlación negativa indica que una aumenta cuando la otra disminuye. El AED incluye el análisis de correlaciones para detectar relaciones entre las variables.

Ejemplo con Python:

# Matriz de correlación
correlacion = df.corr()

# Heatmap de correlación
sns.heatmap(correlacion, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

Explicación:

• df.corr() genera una matriz de correlación que muestra las relaciones entre todas las variables numéricas del dataset.
• El heatmap de correlación es una excelente herramienta visual para identificar rápidamente variables que están fuertemente correlacionadas, tanto de forma positiva como negativa.

7. Transformaciones de datos

A veces es necesario transformar los datos antes de proceder con un análisis o modelado. Las transformaciones comunes incluyen:

• Normalización: Escalar los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1.
• Codificación de variables categóricas: Convertir variables categóricas en variables numéricas usando técnicas como la codificación “One-Hot”.

Ejemplo con Python:

# Normalización
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
df_normalizado = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)

# Codificación One-Hot
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['columna_categorica'])

Explicación:

• La normalización es útil cuando las variables numéricas tienen escalas muy diferentes.
• La codificación one-hot convierte variables categóricas en múltiples columnas binarias, una por cada categoría, lo que es esencial para algoritmos de machine learning.

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Conclusión

El Análisis Exploratorio de Datos (AED) es un paso crucial en cualquier proyecto de análisis de datos. Mediante el uso de técnicas estadísticas y visualizaciones, puedes obtener una comprensión profunda de los datos, detectar patrones, identificar valores atípicos y, en última instancia, preparar los datos para el análisis más avanzado o la construcción de modelos predictivos. Con bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn, Python ofrece una gama completa de herramientas para realizar AED de manera eficiente.

El AED no solo te ayuda a descubrir cómo son tus datos

, sino que también te ayuda a preparar el terreno para el éxito en las siguientes etapas de análisis o modelado, asegurándote de que estás utilizando datos limpios, bien comprendidos y adecuados para la tarea en cuestión.