¿Qué es el Análisis Exploratorio de Datos o EDA? Cursos de Programación de 0 a Experto © Garantizados

Tus descubrimientos pueden expresarse en un lenguaje simple, dígase en frases como, “la clientela de los Estados Unidos muestra una marcada preferencia por las papas fritas, más que por los totopos de maíz”. Agregar frases que provengan de tus datos en lenguaje natural (siempre y cuando tus participantes den su consentimiento) puede crear una conexión directa e inmediata, además de ilustrar tus puntos. Define las preguntas de encuesta que mejor se asocien a tu pregunta de investigación. Por ejemplo, si quieres saber a cuántas personas les interesaría comprarle a tu marca en el futuro, haz una tabla cruzada con los datos y podrás ver si es más probable que ciertos grupos, con respecto a otros, tengan interés en comprarle a tu empresa. Esto te indicará hacia dónde orientar tus esfuerzos al mejorar el diseño de tu producto o tu experiencia del cliente. El análisis mecanicista busca comprender las fluctuaciones precisas de los datos que dan lugar a fluctuaciones en otros datos, es decir, comprender los cambios exactos en las variables que conducen a otros cambios en otras variables.

Por ejemplo, los grados de preferencia, acuerdo o desacuerdo con alguna afirmación. Este tipo de datos existe en las categorías que no guardan ninguna relación jerárquica curso de analista de datos entre ellas. Entre los ejemplos estarían los colores primarios (rojo vs. azul), géneros (masculino vs. femenino), o bien, nombres de marcas (Chrysler vs. Mitsubishi).

Python

El análisis de diagnóstico busca profundizar para entender por qué ha ocurrido algo. El objetivo principal del análisis de diagnóstico es identificar y responder a las anomalías de los datos. El objetivo del análisis descriptivo es describir un conjunto de datos a partir de examinar lo que ha sucedido en el pasado.

El proceso de utilizar resúmenes numéricos y visualizaciones para explorar sus datos e identificar posibles relaciones entre variables se denomina análisis exploratorio de datos (EDA por sus siglas en inglés). El análisis exploratorio de datos (EDA por sus siglas en inglés) implica el uso de gráficos y visualizaciones para explorar y analizar un conjunto de datos. El objetivo es explorar, investigar y aprender, no confirmar hipótesis estadísticas.

Datos cualitativos y cuantitativos

Los científicos de datos pueden utilizar el análisis exploratorio para garantizar que los resultados que generan sean válidos y aplicables a las conclusiones y objetivos de negocio deseados. El EDA también permite confirmar a las partes interesadas que están haciendo las preguntas correctas. El EDA ayuda a responder las preguntas sobre desviaciones estándar, variables categóricas e intervalos de confianza. Una vez que se ha completado el EDA y se ha extraído la información útil, sus características pueden utilizarse para un análisis o modelado de datos más complejo, incluido machine learning. El análisis de datos exploratorio (EDA) lo utilizan los científicos de datos para analizar e investigar conjuntos de datos y resumir sus principales características, empleando a menudo métodos de visualización de datos. Ayuda a determinar la mejor manera de manipular los orígenes de datos para obtener las respuestas que necesita, lo que permite a los científicos de datos descubrir patrones, detectar anomalías, probar una hipótesis o comprobar supuestos.

• Algunos programas están especialmente diseñados para el modelado de datos, y el software visualiza los datos en colores brillantes y diagramas.
• El análisis exploratorio de datos es una potente herramienta para explorar un conjunto de datos.
• El análisis conjoint se suele utilizar en las encuestas para entender cómo valoran los individuos los distintos atributos de un producto o servicio y es uno de los métodos más eficaces para extraer las preferencias de los consumidores.
• El EDA se refiere al proceso crítico de realizar investigaciones iniciales sobre los datos para descubrir patrones, detectar anomalías, probar hipótesis y verificar supuestos con ayuda de la estadística y representaciones gráficas.

Los almacenes de datos basados en la nube almacenan enormes cantidades de datos empresariales. Algunos programas están especialmente diseñados para el modelado de datos, y el software visualiza los datos en colores brillantes y diagramas. Por lo tanto, el análisis tipo exploratorio es una parte esencial de cualquier análisis de datos, y esperamos que este artículo te haya brindado una excelente introducción al tema. Si estás listo para llevar tu análisis de datos al siguiente nivel, QuestionPro es una de las herramientas que necesitas.

Descripción de los datos

Tal como sucede con los datos ordinales, los escalares implican una cantidad y calidad relativas. Se distiguen por usar una escala establecida, como la edad (expresada en números), puntuaciones en exámenes (sobre 100) o una unidad de tiempo (en días, horas, minutos, etc.). Las respuestas escritas en las propias palabras de quien responde también son un tipo de datos de encuesta.

Con EDA, puede descubrir patrones en sus datos, comprender las posibles relaciones entre variables y hallar anomalías, como valores atípicos u observaciones inusuales. El objetivo es generar preguntas o hipótesis interesantes que se pueden comprobar mediante métodos estadísticos más formales. Los científicos de datos pueden utilizar el análisis exploratorio para garantizar que los resultados que producen sean válidos y aplicables a los resultados y objetivos de negocio deseados. EDA también ayuda a los stakeholders mediante la confirmación de que están haciendo las preguntas correctas. El EDA puede ayudar a responder preguntas sobre desviaciones estándar, variables categóricas e intervalos de confianza. Una vez que el EDA está completo y se obtienen los insights, sus características se pueden usar para un análisis o modelado de datos más sofisticado, incluyendo el machine learning.

¿Los datos que arrojó tu encuesta han aumentado de manera estable, han dado un salto repentino o han decaído gradualmente? Conforme pase el tiempo, tendrás una respuesta a todas estas preguntas si prestas atención con regularidad y analizas tus datos de manera consistente. Las herramientas estadísticas también pueden https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381 servirte para definir qué aspectos de tus datos son más importantes, además de qué tipo de relación guardan entre ellos (si es que la hay). El análisis de encuestas consiste en convertir la materia prima de tu encuesta en información y respuestas que puedas utilizar para mejorar ciertos aspectos de tu empresa.

Comienza tu camino con los datos hoy con uno de los muchos certificados profesionales de análisis de datos de Coursera o especializaciones de líderes de la industria como Google. Sean cuales sean tus objetivos profesionales en relación con los datos, es probable que te beneficies del uso de una herramienta como Jupyter Notebook para resolver problemas con los datos y compartir tu trabajo con otros. A continuación, en el apartado documentación, puedes descargarte la guía, así como una infografía-resumen que ilustra los principales pasos del Análisis Exploratorios de Datos. También tienes disponible el código fuente del ejemplo práctico en nuestro Github. Si realizamos de forma correcta los pasos nos facilitaremos el modo de abordar esos datos sin dejar a un lado el objetivo o el propósito para el cual los necesitamos.