Los análisis exploratorios de datos (EDA, por sus siglas en inglés: Exploratory Data Analysis) son un enfoque en estadística y análisis de datos que se centra en explorar y comprender las características principales de un conjunto de datos, a menudo antes de realizar análisis estadísticos o modelado predictivo más formal. Este proceso implica varias técnicas y prácticas:
Visualización de Datos: Utilizar gráficos y diagramas para entender mejor las distribuciones y relaciones entre variables. Esto incluye histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de cajas, etc.
Resumen Estadístico: Obtener estadísticas descriptivas como la media, mediana, desviación estándar, rango, etc., para obtener una idea rápida de las propiedades de las variables.
Identificación de Patrones: Buscar tendencias, patrones, o anomalías en los datos, como correlaciones entre variables o la presencia de valores atípicos.
Limpieza y Preparación de Datos: Identificar y tratar problemas en los datos, como valores faltantes, errores de entrada, o datos irrelevantes para el análisis.
Formulación de Hipótesis: Basándose en la exploración inicial, se pueden generar hipótesis o preguntas de investigación que podrían explorarse con análisis más detallados.
El EDA es crucial porque:
- Mejora la Comprensión de los Datos: Ayuda a los analistas y científicos de datos a entender la estructura y las características clave de los datos.
- Guía Análisis Posterior: Ofrece insights que pueden ser útiles para decidir qué tipos de análisis o modelos estadísticos serían más apropiados.
- Revela Problemas en los Datos: Permite identificar y corregir errores o inconsistencias en los datos antes de realizar análisis más avanzados.
- Facilita la Toma de Decisiones: Al entender mejor los datos, los tomadores de decisiones pueden basar sus acciones en evidencia sólida y comprensión detallada.
En el contexto de la programación, especialmente en Python, herramientas como Pandas, Matplotlib, Seaborn y otras bibliotecas de análisis de datos son ampliamente utilizadas para realizar EDA. Estas herramientas proporcionan funciones y métodos para manipular datos, generar visualizaciones, y realizar análisis estadísticos básicos.
Ahora veamos algunos de los usos que se le puede dar:
Ejemplo sencillo para entender la aplicación de los Análisis Exploratorios de Datos en el contexto de la programación de interfaces de usuario en Python. Vamos a imaginar que estamos desarrollando una aplicación de escritorio para visualizar datos de ventas. Para ello debemos seguir los siguientes pasos:
Paso 1: Obtener los Datos
Supongamos que tienes un conjunto de datos en un archivo CSV que contiene información de ventas mensuales de diferentes productos. Los datos incluyen columnas como "Mes", "Producto", "Cantidad Vendida" e "Ingresos".
Paso 2: Cargar los Datos
Usaríamos una biblioteca como pandas en Python para cargar estos datos en un DataFrame. Esto se hace con unas pocas líneas de código.
Paso 3: Explorar los Datos Básicos
Antes de crear la interfaz, necesitamos entender nuestros datos. Esto incluye revisar las primeras filas, entender los tipos de datos y obtener estadísticas descriptivas básicas.
Veamos: estos tres pasos en código ejecutado en JupyterLab: Link para descargar el DataSet:
https://chat.openai.com/share/5b012f3c-5ad1-44a6-96ba-eda2a03beb2b
import pandas as pd datos = pd.read_csv("ventas_ficticias_v2.csv") print(datos.head()) print(datos.dtypes) print(datos.describe())
#Luego ejecuta este código en JupyterLab y tendrás el siguiente resultado:
Mes Producto Cantidad Vendida Ingresos 0 Febrero Producto A 4 130.357949 1 Enero Producto B 14 331.763178 2 Octubre Producto A 10 301.371817 3 Mayo Producto E 9 411.895482 4 Noviembre Producto B 17 438.002975
Ahora veamos las respectivas gráficas y histogramas
# Código completo para generar las gráficas utilizando pandas, matplotlib y seaborn import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import random # Generar un DataFrame de ejemplo meses = ['Enero', 'Febrero', 'Marzo', 'Abril', 'Mayo', 'Junio', 'Julio', 'Agosto', 'Septiembre', 'Octubre', 'Noviembre', 'Diciembre'] productos = ['Producto A', 'Producto B', 'Producto C', 'Producto D', 'Producto E'] datos_mes = [random.choice(meses) for _ in range(100)] datos_producto = [random.choice(productos) for _ in range(100)] datos_cantidad_vendida = [random.randint(1, 20) for _ in range(100)] datos_ingresos = [cantidad * random.uniform(10.0, 50.0) for cantidad in datos_cantidad_vendida] df = pd.DataFrame({ 'Mes': datos_mes, 'Producto': datos_producto, 'Cantidad Vendida': datos_cantidad_vendida, 'Ingresos': datos_ingresos }) # Configurar el estilo de las gráficas sns.set(style="whitegrid") # Gráfica de barras - Cantidad Total Vendida por Producto ventas_por_producto = df.groupby('Producto')['Cantidad Vendida'].sum().sort_values() plt.figure(figsize=(10, 6)) ventas_por_producto.plot(kind='bar') plt.title('Cantidad Total Vendida por Producto') plt.xlabel('Producto') plt.ylabel('Cantidad Vendida Total') plt.show() # Histograma - Distribución de Ingresos plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(df['Ingresos'], bins=20, color='skyblue', edgecolor='black') plt.title('Distribución de Ingresos') plt.xlabel('Ingresos') plt.ylabel('Frecuencia') plt.show() # Gráfica de barras - Ingresos Mensuales Totales ingresos_mensuales = df.groupby('Mes')['Ingresos'].sum().reindex(meses) plt.figure(figsize=(12, 6)) ingresos_mensuales.plot(kind='bar', color='orange') plt.title('Ingresos Mensuales Totales') plt.xlabel('Mes') plt.ylabel('Ingresos Totales') plt.xticks(rotation=45) plt.show() Este código puede ser ejecutado directamente en un entorno JupyterLab para visualizar las gráficas.
Histograma - Distribución de Ingresos: Este histograma muestra cómo se distribuyen los ingresos generados por las ventas. Ayuda a entender la frecuencia de diferentes rangos de ingresos, lo que puede ser útil para identificar patrones o rangos de ingresos más comunes.
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