Tipos de datos

Aquí tienes una lista de diferentes tipos de datos utilizados comúnmente en ciencia de datos, junto con una breve explicación de cómo se manejan:

1. Datos Climatológicos

• Descripción: Incluyen mediciones meteorológicas como temperatura, precipitación, presión atmosférica, velocidad del viento, etc.
• Manejo: Estos datos suelen ser numéricos y temporales (series temporales). Se manejan usando técnicas de análisis de series temporales para detectar patrones estacionales, tendencias, o anomalías.
  • Herramientas: Pandas para manipulación de datos, Matplotlib o Seaborn para visualización, y statsmodels para análisis de series temporales.

  Ejemplo:

  import pandas as pd
  df = pd.read_csv("climatologia.csv")
  df['temperatura'].mean()  # Media de la temperatura
  

2. Datos de Posición (Geoespaciales)

• Descripción: Incluyen coordenadas GPS, latitud, longitud, elevación, entre otros datos que describen la posición geográfica.
• Manejo: Se procesan usando técnicas de geoanálisis y visualización en mapas. Librerías como GeoPandas, Folium y Shapely se usan para manipulación y análisis espacial.
  • Herramientas: GeoPandas para análisis, Folium para visualización interactiva en mapas.

  Ejemplo:

  import geopandas as gpd
  mapa = gpd.read_file("puntos_geograficos.shp")
  mapa.plot()  # Muestra el mapa de puntos
  

3. Datos de Consumo Energético

• Descripción: Datos relacionados con el consumo de electricidad, gas, o agua. Pueden ser medidos a lo largo del tiempo (por ejemplo, consumo diario de electricidad).
• Manejo: Se analizan como series temporales para identificar patrones de consumo, detectar picos, o realizar pronósticos de demanda. Las técnicas de regresión y modelos predictivos son comunes.
  • Herramientas: Pandas para manipulación de datos, statsmodels para análisis de series temporales, TensorFlow para modelos predictivos.

  Ejemplo:

  df['fecha'] = pd.to_datetime(df['fecha'])
  df.set_index('fecha', inplace=True)
  df['consumo'].plot()  # Visualización de consumo a lo largo del tiempo
  

4. Datos de Sensores (IoT)

• Descripción: Recopilados por dispositivos como sensores de temperatura, humedad, movimiento, etc., en aplicaciones de IoT (Internet de las Cosas).
• Manejo: Se manejan como series temporales o en flujos de datos en tiempo real. Librerías como PySpark o Kafka pueden ser usadas para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real.
  • Herramientas: PySpark para procesamiento en paralelo, Kafka para manejo de flujos de datos en tiempo real.

  Ejemplo:

  df = pd.read_csv("sensores.csv")
  df.groupby('sensor_id')['valor'].mean()  # Media de los valores por sensor
  

5. Datos de Tráfico Web

• Descripción: Información sobre visitas a un sitio web, clics, tiempo de permanencia, páginas vistas, etc.
• Manejo: Estos datos se analizan para entender el comportamiento del usuario, optimizar la experiencia del sitio web y realizar análisis predictivos de tráfico. Técnicas de clustering y segmentación son comunes.
  • Herramientas: Google Analytics para recopilación, Pandas para análisis, y Scikit-learn para segmentación.

  Ejemplo:

  df = pd.read_csv("trafico_web.csv")
  df['duracion_sesion'].mean()  # Duración media de las sesiones
  

6. Datos Financieros

• Descripción: Incluyen precios de acciones, ingresos, gastos, tasas de cambio, entre otros. Son esenciales para análisis económico y de inversiones.
• Manejo: Se utilizan para hacer análisis de riesgo, modelado predictivo, y análisis de series temporales. Las técnicas de regresión y modelos ARIMA son comunes.
  • Herramientas: Pandas para manipulación de datos, Statsmodels para análisis de series temporales, Matplotlib para visualización.

  Ejemplo:

  import pandas_datareader as pdr
  datos = pdr.get_data_yahoo('AAPL')  # Datos de acciones de Apple
  datos['Close'].plot()  # Precio de cierre
  

7. Datos de Redes Sociales

• Descripción: Incluyen comentarios, likes, retweets, menciones, hashtags, y otras interacciones en redes sociales.
• Manejo: Se pueden usar para análisis de sentimiento, análisis de tendencias, y segmentación de audiencia. Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis de redes sociales (SNA) son frecuentes.
  • Herramientas: NLTK o spaCy para análisis de texto, NetworkX para análisis de redes.

  Ejemplo:

  from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
  sid = SentimentIntensityAnalyzer()
  score = sid.polarity_scores("¡Me encanta este producto!")
  print(score)
  

8. Datos de Salud

• Descripción: Incluyen registros médicos, signos vitales, diagnósticos, resultados de pruebas, etc.
• Manejo: Se procesan bajo estándares de privacidad y seguridad. Se analizan para detección de patrones, diagnósticos predictivos, y análisis de riesgo. Los modelos de clasificación y redes neuronales son comunes.
  • Herramientas: Pandas para manipulación de datos, Scikit-learn para modelos de machine learning, Keras o TensorFlow para redes neuronales.

  Ejemplo:

  df = pd.read_csv("datos_medicos.csv")
  df.groupby('paciente_id')['presion_sanguinea'].mean()  # Media de la presión sanguínea por paciente
  

9. Datos de Ventas y Marketing

• Descripción: Información sobre productos vendidos, ingresos, gastos de marketing, y datos de clientes.
• Manejo: Se usan para análisis de mercado, segmentación de clientes, y optimización de estrategias de marketing. Técnicas de clustering, análisis predictivo, y modelos de clasificación son frecuentes.
  • Herramientas: Pandas para manipulación de datos, Scikit-learn para modelos predictivos, Matplotlib para visualización.

  Ejemplo:

  df = pd.read_csv("ventas.csv")
  df.groupby('producto')['ingresos'].sum().plot(kind='bar')  # Gráfico de ingresos por producto
  

10. Datos de Texto (No estructurados)

• Descripción: Documentos de texto, correos electrónicos, comentarios en redes sociales, reseñas de productos, entre otros.
• Manejo: Requieren procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer valor. Técnicas como tokenización, lemmatización, y análisis de sentimiento se usan para estructurar y analizar el texto.
  • Herramientas: NLTK, spaCy para procesamiento de texto, Scikit-learn para modelos de clasificación basados en texto.

  Ejemplo:

  from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
  corpus = ['Me gusta el producto', 'El servicio es malo']
  vectorizer = CountVectorizer()
  X = vectorizer.fit_transform(corpus)
  print(X.toarray())
  

Estos tipos de datos son manejados utilizando diferentes técnicas y herramientas de ciencia de datos, según la naturaleza de los datos y los objetivos del análisis.