Machine Learning 2 0. Análisis exploratorio de Datos

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Machine Learning 2 0. Análisis exploratorio de Datos

También puede ayudar a determinar si las técnicas estadísticas que está considerando para el análisis de datos son apropiadas. Desarrolladas originalmente por el matemático estadounidense John Tukey en la década de 1970, las técnicas EDA continúan siendo un método ampliamente utilizado en el proceso de descubrimiento de datos en la actualidad. A diferencia de otros lenguajes de programación, Python es relativamente fácil de aprender y se puede utilizar para una amplia gama de tareas, incluyendo software y desarrollo web y análisis de datos. En el mundo de los datos, Python se utiliza para optimizar, modelar, visualizar y analizar datos utilizando sus herramientas integradas de análisis de datos. Una de las características clave de Python que atrae a los profesionales de análisis de datos son sus numerosas bibliotecas, como Pandas y Numpy, que ofrecen una variedad de herramientas poderosas para muchas necesidades de análisis.

Se considera un complemento de la estadística inferencial, que tiende a ser bastante rígida con reglas y fórmulas. Las herramientas de análisis integradas de QuestionPro facilitan comenzar con este análisis. Puedes ver rápidamente estadísticas resumidas de tus datos, crear visualizaciones interactivas y más.

Definición de análisis exploratorio de datos

Además de ofrecer funciones de hoja de cálculo capaces de administrar y organizar grandes conjuntos de datos, Excel también incluye herramientas gráficas y capacidades informáticas como la suma automatizada o “Autosuma”. Excel también incluye Analysis ToolPak, que cuenta con herramientas de análisis de datos capaces de realizar varianza, regresión y análisis estadístico. Antes de realizar un análisis de datos, con fines estadístico o predictivos por ejemplo a través de técnicas de machine learning,  es necesario comprender la materia prima con la que vamos a trabajar. Hay que entender y evaluar la calidad de los datos para así, entre otros aspectos, detectar y tratar los datos atípicos o incorrectos, evitando posibles errores que pudieran repercutir en los resultados del análisis.

El primordial propósito del analisis exploratorio de datos es poseer una idea completa de cómo son nuestros datos, antes de resolver qué técnica de Ciencia de Datos o de Machine Learning usaremos. Como hemos visto, los datos para cada variable consisten en una larga lista de valores (sean numéricos o no), y no son muy informativos en esa forma. Probabilidad e inferencia — Sacar conclusiones sobre toda la población a partir de los datos recopilados de la muestra.

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Esto les ayuda a proporcionar información resumida a sus stakeholders y también les permite evaluar si los conjuntos de datos están lo suficientemente equilibrados como para crear modelos significativos. Es fácil dejarse llevar por aquellos datos que arrojan resultados que ya esperabas o que confirman tus hipótesis iniciales. Por eso es muy importante hacer uso de las estadísticas para asegurarse de que el informe de tu encuesta sea estadísticamente significativo (es decir, basado en la realidad y no en coincidencias).

Enseguida te presentamos algunas características que debería tener el software de análisis de encuestas. Las tablas cruzadas son valiosas, ya que te ayudan a examinar tus datos https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381 y entender su significado. Cuando realizas tablas cruzadas, divides tus datos en subgrupos dentro de tu población o muestra, y comparas la relación entre una y otra variable.

¿Qué es el análisis de encuestas?

Sean cuales sean las preferencias de sus clientes, puedes encontrarlas con el análisis conjunto. Pero producto que no es suficiente con conocer la media o la mediana de la distribución, pues además precisamos tener una idea de qué tan agrupados o dispersos están los datos. Las medidas de tendencia central nos dan una idea corriente del valor típico que logran poseer nuestros datos, y las primordiales son la media y la mediana. Primero aprenderemos a resumir y examinar la distribución de una sola variable categórica, y luego hacer lo mismo para una sola variable cuantitativa. Producir datos — Elegir una muestra de la población de interés y recopilar datos. Es aconsejable que el usuario tenga nociones básicas del lenguaje de programación R, elegido para ilustrar los ejemplos.

análisis exploratorio de datos

El análisis de datos ha adquirido una importancia creciente en la empresa como un medio para dar forma a los procesos empresariales y mejorar los resultados de la empresa. Para establecer esto utilizamos las medidas de variabilidad, donde las principales son la desviación estándar y el rango intercuartiles, que nos muestran qué tanto se alejan los datos del valor medio o de la mediana, individualmente. Las comparaciones se pueden visualizar y estimar los valores de interés utilizando EDA, pero las estadísticas curso de analista de datos descriptivas por sí solas no proporcionarán información sobre la certeza de nuestras conclusiones. SAS es un conocido software de análisis estadístico desarrollado por el Instituto SAS para diversos fines analíticos, incluyendo inteligencia empresarial, análisis avanzado y análisis predictivo. Los profesionales en etapa inicial deben aprender Python para asegurarse de que tienen una comprensión firme de uno de los lenguajes de programación más importantes utilizados en los datos de hoy.

Incorpora análisis estadísticos

Entregarle tus abundantes y valiosos datos cualitativos a un intérprete de IA supone confiar en la capacidad de dicho software para entender el lenguaje tal como un humano lo haría, tomando en cuenta factores como el contexto y las dinámicas de comunicación. La clase de datos obtenidos determina el tipo de análisis de resultados que se llevará a cabo. Por ello, al redactar las preguntas de tus encuestas es importante considerar la clase de datos que obtendrás, así como diseñar flujos de encuesta. En muchas ocasiones, esta exploración de los datos se descuida y no se lleva a cabo de manera correcta. El análisis exploratorio suele ser el primer paso del análisis de datos, que se realiza antes de aplicar cualquier técnica estadística formal.

Gracias a este análisis podemos ver variables relacionadas a través de una correlación directa o inversa (directamente proporcionales o inversamente proporcionales). Los diagramas de cajas o en inglés, boxplots, son un tipo de gráficos que permiten ver la distribución de los datos en forma de caja. Pese a esto, no tengas miedo de combinar los resultados de tu investigación cualitativa con tus datos cuantitativos.

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