Análisis exploratorio de datos: impacto en la ciencia de datos

El matemático estadounidense John Tukey desarrolló originalmente el análisis exploratorio de datos (EDA) en la década de 1970. Aún hoy, las técnicas EDA continúan siendo un método ampliamente utilizado en el proceso de descubrimiento de datos. Más allá del modelado formal o la prueba de hipótesis, EDA abre una puerta ancha para una mejor comprensión de las variables del conjunto de datos y sus relaciones. También ayuda a determinar si la Técnica Estadística que se ha considerado para el análisis de datos es adecuada o no.

¿Qué es el análisis exploratorio de datos?

Los científicos de datos utilizan ampliamente el análisis exploratorio de datos (EDA) al analizar e investigar conjuntos de datos, resumiendo las características principales de los datos para el método de visualización. Ayuda al científico de datos a descubrir patrones de datos, detectar anomalías, probar hipótesis o suposiciones.

Entonces, de manera simple, se puede definir como un método que ayuda al científico de datos a determinar las mejores formas de manipular la fuente de datos dada para obtener la respuesta que se necesita como objetivo.

Qué tan importante es el análisis exploratorio de datos Data Science

El objetivo principal de EDA es ayudar a analizar en profundidad el conjunto de datos antes de hacer suposiciones, identificar errores obvios, obtener una mejor comprensión de los patrones dentro del conjunto de datos, descubrir valores atípicos y/o eventos anómalos y, por último, pero no menos importante, para averiguar las interesantes relaciones entre las variables.

El análisis exploratorio de datos es extremadamente importante para el análisis de datos en el campo de la ciencia de datos. Primero, EDA se usa para garantizar que los resultados que producen los científicos de datos sean válidos y aplicables a cualquier objetivo deseado. En segundo lugar, EDA ayuda a las partes interesadas a garantizar que siempre hagan las preguntas correctas. También ayuda a responder las preguntas sobre desviaciones estándar, variables categóricas e intervalos de confianza. Finalmente, una vez que EDA está completo y se obtienen los conocimientos, sus características se pueden usar para un análisis o modelado de datos más sofisticado, incluido el aprendizaje automático.

Tipos de análisis de datos exploratorios

Bueno, hay principalmente cuatro tipos de EDA:

• Univariado no gráfico:

Univariate Non Graphical es la forma más simple de análisis de datos. aquí consta de una sola variable. Al ser una sola variable, no se trata de causas o relaciones. En cambio, el propósito principal del análisis univariado es describir los datos y encontrar patrones dentro de ellos.

• Gráfico univariado

Los métodos no gráficos no pueden proporcionar una imagen completa de los datos. Por lo tanto, aquí se requieren métodos gráficos. Los tipos comunes de gráficos univariantes son:

1. Diagramas de tallo y hojas: Estos muestran todos los valores de los datos y la forma de la distribución.
2. Histogramas un gráfico de barras: en el que cada barra representa la frecuencia (recuento) o la proporción (recuento/recuento total) de casos para un rango de valores.
3. Diagramas de caja: representan gráficamente el resumen de cinco números de mínimo, primer cuartil, mediana, tercer cuartil y máximo.

• Multivariante no gráfico

Los datos multivariados surgen de más de una variable. Generalmente, las técnicas EDA multivariadas no gráficas muestran la relación entre dos o más variables de datos a través de tabulaciones cruzadas o estadísticas.

• Gráfico multivariante

Los datos multivariados usan gráficos mientras muestran las relaciones entre dos o más conjuntos de datos. El gráfico más utilizado es un diagrama de barras agrupadas o gráfico de barras en el que cada grupo representa un nivel de una de las variables y cada barra dentro de un grupo representa los niveles de la otra variable.

Los otros tipos comunes de gráficos multivariantes incluyen:

• Gráfico de dispersión: se utiliza para trazar puntos de datos en un eje horizontal y vertical para mostrar cuánto afecta una variable a otra.
• Gráfico multivariado: Es una representación gráfica de las relaciones entre los factores y una respuesta.
• Tabla de ejecutar: Es un gráfico lineal de datos trazados a lo largo del tiempo.
• Gráfico de burbujas: es una visualización de datos que muestra varios círculos (burbujas) en un gráfico bidimensional.
• Mapa de calor: es una representación gráfica de datos donde los valores se representan por color.

Herramientas de análisis exploratorio de datos

Hay muchas herramientas disponibles para el análisis exploratorio de datos. Algunos de los más populares son R, Python y SAS. Sin embargo, cada uno tiene sus fortalezas y debilidades, por lo que es esencial elegir la herramienta adecuada para el trabajo.

R es una excelente herramienta para visualizar datos. Tiene una amplia variedad de diagramas y gráficos que se pueden usar para explorar datos. También tiene muchas funciones estadísticas que se pueden utilizar para realizar análisis más avanzados.

Python es otra gran herramienta para EDA. Tiene muchas de las mismas funciones que R, pero también es más fácil de usar. Como resultado, Python es una excelente opción para los principiantes que quieren iniciarse en el análisis de datos.

SAS es un poderoso paquete de software estadístico que puede usarse para EDA. SAS es más costoso que R y Python, pero vale la pena la inversión si necesita realizar cálculos más complejos.

QuestionPro y análisis exploratorio de datos

Siempre puede tener sus datos de una fuente de datos diferente, y QuestionPro definitivamente puede ayudarlo a recopilar los datos de la encuesta de múltiples canales. Pero, ¿qué sucede cuando desea ir más allá de los datos que ya se han recopilado? Ahí es donde entra en juego el análisis exploratorio de datos.

Las herramientas de análisis integradas de QuestionPro facilitan comenzar con EDA. Puede ver rápidamente estadísticas resumidas de sus datos, crear visualizaciones interactivas y más. Y debido a que QuestionPro se integra con R, puede usar todas las poderosas herramientas estadísticas que ofrece R.

Entonces, si está listo para llevar su análisis de datos al siguiente nivel, QuestionPro es una de las herramientas perfectas.

Conclusión

Finalmente, podemos decir que el análisis exploratorio de datos es una metodología comprobada que puede ayudar a los científicos de datos a dar sentido a conjuntos de datos complejos. Mediante el uso de visualizaciones y otros métodos, puede descubrir patrones y relaciones que de otro modo no habría encontrado.

Por lo tanto, EDA es una parte esencial de cualquier análisis de datos, y esperamos que este artículo le haya brindado una excelente introducción al tema.

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Autores: Musaddiq Shaikh y Abhishek Pachauri