¿Qué es Análisis Exploratorio de Datos?

El Análisis Exploratorio de Datos (EDA, por sus siglas en inglés, Exploratory Data Analysis) se refiere a un enfoque de análisis datos que tiene como objetivo examinar, resumir y visualizar un conjunto de datos para entender sus características principales y patrones subyacentes. Este enfoque fue popularizado por el estadístico John Tukey en la década de 1970.

El EDA se centra en explorar los datos de manera descriptiva, utilizando herramientas visuales y estadísticas para obtener una comprensión inicial de la distribución de los datos, la presencia de valores atípicos, las relaciones entre variables y otros aspectos relevantes. 

¿Para qué es?

El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) tiene varios propósitos y beneficios en el proceso de análisis de datos. Algunas de las razones clave para realizar un EDA son las siguientes:

  • Entender la estructura de los datos: El EDA ayuda a comprender cómo están distribuidos los datos, identificar la presencia de valores atípicos y reconocer patrones y tendencias iniciales.
  • Identificar patrones y relaciones: Permite descubrir relaciones entre las variables, identificar patrones interesantes y generar hipótesis que puedan ser exploradas en etapas posteriores del análisis.
  • Detectar valores atípicos: Facilita la identificación de valores atípicos o extremos que podrían influir en los resultados del análisis o indicar problemas en la recopilación de datos.
  • Explorar distribuciones y resúmenes estadísticos: Proporciona resúmenes estadísticos descriptivos y visualizaciones que ayudan a comprender la forma y la dispersión de los datos, como la media, la mediana, la desviación estándar, histogramas, etc.
  • Guiar la toma de decisiones en la limpieza de datos: Ayuda a identificar y abordar problemas de calidad de datos, como datos faltantes, inconsistencias o errores, antes de realizar análisis más avanzados.
  • Facilitar la selección de modelos y enfoques analíticos: El EDA proporciona información que puede influir en la elección de modelos estadísticos o algoritmos de aprendizaje automático más apropiados para los datos.
  • Generar hipótesis: El proceso de exploración de datos puede inspirar preguntas y suposiciones que pueden ser probadas más adelante en el análisis.
  • Comunicar resultados de manera efectiva: Las visualizaciones y resúmenes generados durante el EDA pueden ser útiles para comunicar los resultados de manera efectiva a audiencias no técnicas.
Esquema de Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

¿Cómo funciona?

El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) implica el uso de diversas técnicas y herramientas para examinar, resumir y visualizar un conjunto de datos con el objetivo de entender sus características.

  • Recopilación de datos: Antes de realizar el EDA, es necesario tener acceso a los datos que se van a analizar. Esto podría involucrar la recolección de datos, la importación de conjuntos de datos existentes o la conexión a bases de datos.
  • Exploración inicial: Al comienzo del EDA, se realiza una exploración inicial para obtener una comprensión básica del conjunto de datos. Esto puede incluir la revisión de la estructura de los datos, el tipo de variables presentes y la identificación de posibles problemas, como valores faltantes o inconsistentes.
  • Visualización de datos: Se utilizan diversas herramientas gráficas, como histogramas, diagramas de dispersión, diagramas de caja y gráficos de barras, para visualizar la distribución de variables y explorar relaciones entre ellas. Estas visualizaciones proporcionan una perspectiva intuitiva de los datos.
  • Estadísticas descriptivas: Se calculan medidas estadísticas descriptivas, como la media, la mediana, la desviación estándar y cuartiles, para resumir las características numéricas de las variables. Estas estadísticas proporcionan una descripción cuantitativa de la tendencia central y la dispersión de los datos.
  • Identificación de valores atípicos: Se buscan y analizan valores atípicos o extremos que podrían indicar errores en la recopilación de datos o revelar patrones interesantes. Técnicas como los diagramas de caja y los gráficos de dispersión pueden ser útiles en este contexto.
  • Análisis de relaciones: Se exploran las relaciones entre variables, utilizando herramientas como matrices de dispersión o mapas de calor de correlación. Esto ayuda a comprender la interacción entre diferentes aspectos de los datos.
  • Generación de hipótesis: A medida que se exploran los datos, pueden surgir hipótesis sobre patrones o tendencias interesantes que podrían ser investigadas más a fondo en etapas posteriores del análisis.
  • Iteración y refinamiento: El proceso de EDA es iterativo. A medida que se descubren más aspectos de los datos, se pueden realizar ajustes en la exploración y se pueden formular nuevas preguntas para guiar el análisis continuo.

Casos de uso

  • Investigación científica: Los científicos pueden utilizar el EDA para explorar conjuntos de datos relacionados con investigaciones en campos como la biología, la medicina, la física u otras disciplinas científicas. Esto puede incluir la identificación de patrones en datos genéticos, la exploración de datos de experimentos, o el análisis de datos de ensayos clínicos.
  • Análisis financiero: En el ámbito financiero, el EDA puede ayudar a entender la distribución de rendimientos de inversiones, identificar tendencias en los mercados financieros y analizar la relación entre diferentes variables económicas.
  • Marketing y análisis de clientes: Las empresas utilizan el EDA para analizar datos de clientes, identificar segmentos de mercado, entender el comportamiento del consumidor, y mejorar las estrategias de marketing. Esto podría incluir la exploración de datos de ventas, análisis de redes sociales y evaluación de la efectividad de campañas publicitarias.
  • Ciencia de datos y aprendizaje automático: Antes de aplicar modelos de aprendizaje automático, los científicos de datos suelen realizar un EDA para comprender la naturaleza de los datos. Esto implica la exploración de características, la identificación de variables importantes y la visualización de relaciones que pueden guiar la construcción de modelos predictivos.
  • Análisis de redes sociales: En el análisis de redes sociales, el EDA puede ayudar a comprender la estructura de las redes, la centralidad de nodos, la detección de comunidades y otros aspectos relacionados con la interconexión de entidades en plataformas sociales.
  • Ciudades inteligentes y análisis urbano: En el ámbito de las ciudades inteligentes, el EDA se puede utilizar para analizar datos relacionados con el tráfico, la movilidad urbana, el consumo de energía y otros aspectos para mejorar la planificación urbana y la calidad de vida de los ciudadanos.
  • Ciencia medioambiental: Los científicos ambientales pueden aplicar el EDA para explorar datos relacionados con la calidad del aire, la contaminación del agua, cambios climáticos y otros factores ambientales. Esto ayuda a comprender las tendencias y los impactos en el medio ambiente.
Casos de Usos del Análisis Exploratorio de Datos

Conclusión

En conclusión, el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) proporciona una visión profunda de la naturaleza de los datos, revelando patrones, tendencias y relaciones clave de valor para diferentes campos y áreas en las empresas. Se identifican posibles valores atípicos y se exploraron distribuciones y estos hallazgos sugieren áreas de interés para análisis más detallados, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones informada y la formulación de hipótesis adicionales.

Artículos relacionados

Visto: 127 veces

Deja un comentario