El análisis exploratorio suele ser el primer paso del análisis de datos, que se realiza antes de aplicar cualquier técnica estadística formal. Se considera un complemento de la estadística inferencial, que tiende a ser bastante rígida con reglas y fórmulas.
Conozcamos más de este tipo de análisis de datos.
¿Qué es un análisis exploratorio de datos?
El análisis exploratorio de datos es el tipo de análisis que hacen los analistas con grandes conjuntos de datos, buscando patrones y resumiendo las principales características del conjunto de datos más allá de lo que aprenden de la modelización y las pruebas de hipótesis.
El análisis exploratorio de datos es una filosofía que permite a los analistas de datos acercarse a una base de datos sin suposiciones.
¿Para qué hacer un análisis tipo exploratorio?
Estas son algunas de las utilidades de un análisis exploratorio:
- Para comprobar si hay datos que faltan y otros errores.
- Obtener la máxima información sobre el conjunto de datos y su estructura subyacente.
- Descubrir un modelo que explique los datos con un número mínimo de variables predictoras.
- Comprobar los supuestos asociados a cualquier ajuste del modelo o prueba de hipótesis.
- Crear una lista de valores atípicos u otras anomalías.
- Encontrar las estimaciones de los parámetros y sus intervalos de confianza o márgenes de error asociados.
- Identificar las variables más influyentes.
Métodos para realizar un análisis exploratorio de datos
Los métodos para realizar un análisis exploratorio suelen dividirse en métodos gráficos o no gráficos y métodos univariantes o multivariantes. Se basan en gran medida en las imágenes, que los analistas utilizan para buscar patrones, valores atípicos, tendencias y resultados inesperados.
El análisis exploratorio de datos gráfico emplea herramientas visuales para mostrar los datos, como por ejemplo:
Mapas de calor: visualización de datos que utiliza colores para comparar y contrastar números en un conjunto de datos; también se conoce como matrices de sombreado.
Aquí más de las características de un gráfico de mapa de calor.
Histogramas: Un histograma es un gráfico de barras que agrupa números en una serie de intervalos, especialmente cuando hay una variable infinita, como los pesos y las medidas.
Gráfica de líneas: Uno de los tipos más básicos de gráficos que traza puntos de datos en un gráfico; tiene una gran cantidad de usos en casi todos los campos de estudio. Aquí más de las características de una gráfica de líneas.
Pictogramas: sustituyen los números por imágenes para explicar visualmente los datos. Son habituales en el diseño de infografías, así como en los elementos visuales que los científicos de datos pueden utilizar para explicar hallazgos complejos a los profesionales que no son científicos de datos y al público.
Diagramas de dispersión o scatterplots: Suelen utilizarse para mostrar dos variables en un conjunto de datos y luego buscar correlaciones entre ellos. Conoce más de las gráficas de dispersión.
Conoce otros tipos de visualización de datos.
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