EDA¶
La manipulación de datos es una habilidad esencial en el ámbito de la ciencia y el análisis de datos. Implica transformar, limpiar y preparar conjuntos de datos para su posterior análisis y visualización.
Con el crecimiento exponencial del volumen de datos generado en la era digital, la capacidad para gestionar y procesar eficientemente esta información se ha vuelto más importante que nunca. Una correcta manipulación de datos no solo garantiza la calidad del análisis, sino que también permite extraer insights valiosos que impulsan la toma de decisiones informadas.
¿Qué es la Manipulación de Datos?¶
La manipulación de datos es un conjunto de técnicas que permiten gestionar y trabajar con datos de manera eficiente. Entre las acciones más comunes se encuentra la limpieza de datos, que consiste en identificar y corregir errores o inconsistencias en los conjuntos de datos para asegurar su calidad. Además, incluye la transformación de datos, la cual puede implicar la reestructuración de la información, la creación de nuevas variables, o la integración de varios conjuntos de datos. Estos procesos son fundamentales para garantizar que los datos estén en un formato adecuado para su análisis y modelado.
Herramientas Comunes¶
Existen diversas herramientas y lenguajes de programación específicamente diseñados para la manipulación de datos. Algunas de las más utilizadas incluyen:
Python: Gracias a bibliotecas como Pandas y NumPy, Python se ha consolidado como una opción preferida para la manipulación y análisis de datos. Su facilidad de uso, flexibilidad y amplia gama de funcionalidades lo hacen ideal tanto para principiantes como para profesionales.
R: Muy popular entre estadísticos y analistas, R ofrece potentes paquetes como dplyr y tidyr, que facilitan tareas de transformación y limpieza de datos, siendo especialmente útil para análisis estadístico avanzado.
SQL: El Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL) es esencial para la manipulación de datos en bases de datos relacionales. Permite realizar consultas complejas, actualizaciones, filtrados y modificaciones de grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Tipos de Procesos¶
La manipulación de datos sigue una serie de pasos estructurados que aseguran la calidad y utilidad de los datos para el análisis. Estos son los pasos más comunes:
Obtención de Datos: Se recopilan los datos desde diversas fuentes, como bases de datos, archivos CSV, APIs web, o sensores. Es crucial que los datos sean representativos y estén actualizados.
Exploración de Datos: Se realiza una exploración inicial para comprender la estructura del conjunto de datos, detectar posibles problemas de calidad, y evaluar las transformaciones necesarias. Aquí se identifican patrones, valores atípicos y distribuciones.
Limpieza de Datos: Se eliminan valores atípicos, se gestionan los valores faltantes y se corrigen errores en los datos, garantizando su integridad y consistencia. La limpieza adecuada es esencial para evitar sesgos y errores en los análisis posteriores.
Transformación de Datos: En este paso, se aplican diversas transformaciones, como la agregación, pivoteación, creación de nuevas variables, escalamiento y normalización, con el fin de preparar los datos para el análisis detallado o modelado.
Análisis de Datos: Con los datos limpios y transformados, se procede a realizar análisis estadísticos, modelado predictivo, visualizaciones de datos, y otras técnicas avanzadas para extraer información relevante y patrones.
Comunicación de Resultados: Finalmente, los resultados del análisis se comunican a las partes interesadas mediante visualizaciones efectivas, informes, o presentaciones, con un enfoque claro y accesible para la toma de decisiones informadas.
🔑 Importancia: La manipulación de datos es un paso crucial en el proceso de análisis, ya que la calidad e integridad de los datos impactan directamente en la precisión y validez de los resultados. Una manipulación adecuada permite mejorar la precisión de los modelos predictivos, descubrir patrones ocultos en los datos, y tomar decisiones basadas en evidencia sólida, garantizando que el análisis refleje la realidad de manera confiable.
Ejercicio Aplicado¶
El conjunto de datos terremotos.csv recoge información sobre terremotos ocurridos en diferentes países entre los años 2000 y 2011. Dado que este dataset es relativamente sencillo de manipular, hemos creado una versión con datos contaminados, denominada terremotos_contaminados.csv, que incluye errores y anomalías en varias de sus columnas.
Este nuevo dataset tiene como objetivo ilustrar los desafíos comunes que pueden surgir durante el análisis exploratorio de datos, como valores atípicos, datos faltantes y errores tipográficos, permitiendo practicar técnicas de limpieza y transformación de datos.
Bases del experimento¶
Lo primero es identificar las variables que influyen en el estudio y la naturaleza de esta.
- País:
- Descripción: País del evento sísmico.
- Tipo de dato: string
- Limitantes: No pueden haber nombre de ciudades, comunas o pueblos.
- Año:
- Descripción: Año del evento sísmico.
- Tipo de dato: integer.
- Limitantes: el año debe estar entre al año 2000 y 2011.
- Magnitud:
- Descripción: Magnitud del evento sísmico.
- Tipo de dato: float.
- Limitantes: la magnitud puede estar entre 5 y 9.6.
¿ Por qué no puede ser un terremoto con una intensidad mayor a 9.6?. Esto se debe a que el terremoto con mayor magnitud registrado por la humanidad es de 9.6, ocurrido en Chile (Valdivia) durante el año 1960. Por lo tanto, entre mayor conocimiento se tenga del fenómeno en estudio, más restrictivo se vulve el análisis exploratorio y más sentido tienen los resultados obtenidos.
Checklist del experimento¶
Dado que conocemos el fenómeno en estudio, vayamos realizando un checklist de los procesos para hacer un correcto EDA.
1. ¿ Qué pregunta (s) estás tratando de resolver (o probar que estás equivocado)?
El objetivo es encontrar el terremoto de mayor magnitud por país en los distintos años.
2. ¿ Qué tipo de datos tienes ?
Los tipos de variables que tiene el conjunto de datos son:
- Categóricas: País, Información.
- Numéricas: Año, Magnitud.
#!pip install matplotlib==3.4.2
# cargar librerias
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
pd.set_option('display.max_columns', 500) # Ver más columnas de los dataframes
# Ver gráficos de matplotlib en jupyter notebook/lab
%matplotlib inline
# cargar datos
path = 'https://raw.githubusercontent.com/fralfaro/MAT281_2024/main/docs/lectures/data_manipulation/data/terremotos_contaminados.csv'
terremotos_data = pd.read_csv(path, sep=",")
terremotos_data.head()
| Año | Pais | Magnitud | Informacion | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 2000 | Turkey | 6 | info no valiosa |
| 1 | 2000 | Turkmenistan | 7 | info no valiosa |
| 2 | 2000 | Azerbaijan | 6.5 | info no valiosa |
| 3 | 2000 | Azerbaijan | 6.8 | info no valiosa |
| 4 | 2000 | Papua New Guinea | 8 | info no valiosa |
# normalizar columnas (minusculas y sin espacios)
terremotos_data.columns = terremotos_data.columns.str.lower().str.strip()
terremotos_data.head()
| año | pais | magnitud | informacion | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 2000 | Turkey | 6 | info no valiosa |
| 1 | 2000 | Turkmenistan | 7 | info no valiosa |
| 2 | 2000 | Azerbaijan | 6.5 | info no valiosa |
| 3 | 2000 | Azerbaijan | 6.8 | info no valiosa |
| 4 | 2000 | Papua New Guinea | 8 | info no valiosa |
terremotos_data["pais"]
0 Turkey
1 Turkmenistan
2 Azerbaijan
3 Azerbaijan
4 Papua New Guinea
...
223 Serbia
224 Haiti
225 NaN
226 NaN
227 arica
Name: pais, Length: 228, dtype: object
# resumen de la informacion
def resumen_por_columna(df,cols):
pd_series = df[cols]
# elementos distintos
l_unique = pd_series.unique()
# elementos vacios
l_vacios = pd_series[pd_series.isna()]
df_info = pd.DataFrame({
'columna': [cols],
'unicos': [len(l_unique)],
'vacios': [len(l_vacios)]
})
return df_info
frames = []
for col in terremotos_data.columns:
aux_df = resumen_por_columna(terremotos_data,col)
frames.append(aux_df)
df_info = pd.concat(frames).reset_index(drop=True)
df_info['% vacios'] = df_info['vacios']/len(terremotos_data)
df_info
| columna | unicos | vacios | % vacios | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | año | 17 | 2 | 0.008772 |
| 1 | pais | 75 | 2 | 0.008772 |
| 2 | magnitud | 46 | 3 | 0.013158 |
| 3 | informacion | 4 | 8 | 0.035088 |
plt.style.use('default')
plt.figure(figsize=(7,5))
plotting = sns.barplot(
x="columna",
y="unicos",
data=df_info.sort_values('unicos'),
palette="Greys_d",
linewidth=3
)
for container in plotting.containers:
plotting.bar_label(container,fontsize=12)
plt.title("Valores Distintos")
plt.yticks(fontsize=14)
plt.xticks(fontsize=14)
plt.show()
¿Qué falta en los datos y cómo los maneja?
En este caso, se tiene la información suficiente para poder realizar el experimento, solo falta ver que los datos de la muestra no esten lo suficientemente contaminados.
¿Qué hacer con los datos faltantes, outliers o información mal inputada?
Este caso es más interesante, y se necesita ir detallando columna por columna los distintos análisis.
Columna: Año¶
Los años distintos en la muestra son:
terremotos_data['año'].unique()
array(['2000', '2001', 'dos mil uno', '2002', '2003', '2004', '2005',
'2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2011', '1997', '1990',
'1999', nan], dtype=object)
# bar plot: año
plt.style.use('default')
plt.figure(figsize=(7,4))
plotting = sns.countplot(
y="año",
data=terremotos_data,
order=terremotos_data['año'].value_counts().index,
palette="Greys_d",
linewidth=3
)
for container in plotting.containers:
plotting.bar_label(container,fontsize=12)
plt.show()
Se presentan las siguientes anomalidades:
- Años sin importancia: Se ha establecido que los años de estudios son desde el año 2000 al 2011.
- Nombres mal escritos: en este caso sabemos que 'dos mil uno' corresponde a '2001'.
- Datos vacío
Ahora la pregunta es, ¿ qué debemos hacer primero?. Lo primero es corregir la información, dar un formato estándar a los datos y luego filtrar.
a) Corrección
terremotos_data.loc[terremotos_data['año']=='dos mil uno','año'] = '2001'
terremotos_data.loc[terremotos_data['año'].isnull(),'año'] = '0'
terremotos_data['año'].unique()
array(['2000', '2001', '2002', '2003', '2004', '2005', '2006', '2007',
'2008', '2009', '2010', '2011', '1997', '1990', '1999', '0'],
dtype=object)
b) Formato
El formato de los años es integer, por lo tanto se le debe dar ese formato.
terremotos_data['año'] = terremotos_data['año'].astype(int)
terremotos_data['año'].unique()
array([2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010,
2011, 1997, 1990, 1999, 0])
c) Filtro
Se ha establecido que los años de estudios son desde el año 2000 al 2011, por lo tanto los años en estudios deberian ser:
anios_estudio = [x for x in range(2000,2011+1)]
print(anios_estudio)
[2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011]
Por lo tanto ya tenemo nuestro primer filtro:
mask_anio = terremotos_data['año'].isin(anios_estudio)
Columna: País¶
Los paises distintos en la muestra son:
set(terremotos_data['pais'].unique())
{'Afghanistan',
'Afghanistan ',
'Algeria',
'Algeria ',
'Argentina',
'Azerbaijan',
'Azerbaijan ',
'Bangladesh',
'Burma ',
'Chile',
'Chile ',
'China',
'China ',
'Colombia',
'Costa Rica',
'Costa Rica ',
'Democratic Republic of the Congo',
'Democratic Republic of the Congo ',
'Dominican Republic',
'Ecuador',
'El Salvador ',
'Greece',
'Greece ',
'Guadeloupe',
'Guatemala',
'Haiti ',
'India',
'India ',
'Indonesia',
'Indonesia ',
'Iran',
'Iran ',
'Iran, 2005 Qeshm earthquake',
'Italy',
'Italy ',
'Japan',
'Japan ',
'Kazakhstan',
'Kyrgyzstan ',
'Martinique',
'Mexico ',
'Morocco',
'Morocco ',
'Mozambique',
'New Zealand',
'New Zealand ',
'Nicaragua',
'Pakistan',
'Pakistan ',
'Panama',
'Papua New Guinea',
'Peru',
'Peru ',
'Philippines',
'Russian Federation',
'Rwanda',
'Samoa ',
'Serbia',
'Slovenia',
'Solomon Islands ',
'Taiwan',
'Taiwan ',
'Tajikistan',
'Tajikistan ',
'Tanzania',
'Tanzania ',
'Turkey',
'Turkey ',
'Turkmenistan',
'United States ',
'Venezuela',
'Vietnam',
'arica',
nan,
'shile'}
# bar plot: pais
plt.style.use('default')
plt.figure(figsize=(14,14))
plotting = sns.countplot(
y="pais",
data=terremotos_data,
order=terremotos_data.pais.value_counts().index,
palette="Greys_d",
linewidth=3
)
for container in plotting.containers:
plotting.bar_label(container,fontsize=12)
plt.show()
Se presentan las siguientes anomalidades:
- Formato de los nombres: no se le ha aplicado strip() y lower(), por lo cual tenemos casos como: 'Turkey' y 'Turkey ' como elementos diferentes.
- Nombres mal escritos: en este caso sabemos que 'shile' corresponde a 'Chile' e 'Iran, 2005 Qeshm earthquake' corrsponde a 'Iran'.
- Datos vacío
Se solucionará cada uno de estos inconvenientes:
Corrección de los nombres
terremotos_data.loc[terremotos_data['pais']=='arica','pais'] = 'chile'
terremotos_data.loc[terremotos_data['pais']=='shile','pais'] = 'chile'
terremotos_data.loc[terremotos_data['pais']=='Iran, 2005 Qeshm earthquake','pais'] = 'iran'
terremotos_data.loc[terremotos_data['pais'].isnull(),'pais'] = 'sin_nombre'
Formato
# correccion formato de nombre
terremotos_data['pais'] = terremotos_data['pais'].str.lower().str.strip()
Filtro
mask_pais = terremotos_data['pais']!='sin_nombre'
Columna: Magnitud¶
Las magnitudes distintas en la muestra son:
# bar plot: magnitud
plt.style.use('default')
plt.figure(figsize=(10,7))
plotting = sns.countplot(
y="magnitud",
data=terremotos_data,
order=terremotos_data['magnitud'].value_counts().index,
palette="Greys_d",
linewidth=3
)
for container in plotting.containers:
plotting.bar_label(container,fontsize=10)
plt.show()
Se presentan las siguientes anomalidades:
- Magnitudes sin importancia: Se ha establecido que las magnitudes de un terremoto son de 5 a 9.6.
- Datos con información comprimida: Debido a una inputación incorrecta de los datos o a una mala lectura, la información se concentra en una celda.
- Datos vacío
Corrección de las magnitudes
# caso: tradicional
terremotos_data.loc[terremotos_data['magnitud']=='2002-Tanzania-5.8','magnitud'] = '0'
terremotos_data.loc[terremotos_data['magnitud']=='2003-japan-8.5','magnitud'] = '0'
terremotos_data.loc[terremotos_data['magnitud'].isnull(),'magnitud'] = '0'
terremotos_data.head()
| año | pais | magnitud | informacion | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 2000 | turkey | 6 | info no valiosa |
| 1 | 2000 | turkmenistan | 7 | info no valiosa |
| 2 | 2000 | azerbaijan | 6.5 | info no valiosa |
| 3 | 2000 | azerbaijan | 6.8 | info no valiosa |
| 4 | 2000 | papua new guinea | 8 | info no valiosa |
# caso: informacion comprimida
terremotos_data.loc[-1] = [2002,'tanzania','5.8','-']
terremotos_data.loc[-2] = [2003,'japan','8.5','-']
terremotos_data = terremotos_data.reset_index(drop=True)
terremotos_data.tail()
| año | pais | magnitud | informacion | |
|---|---|---|---|---|
| 225 | 0 | sin_nombre | 0 | NaN |
| 226 | 0 | sin_nombre | 0 | NaN |
| 227 | 2005 | chile | 8 | valiosa |
| 228 | 2002 | tanzania | 5.8 | - |
| 229 | 2003 | japan | 8.5 | - |
Corrección formato de las magnitudes
terremotos_data['magnitud'].unique()
array(['6', '7', '6.5', '6.8', '8', '5.7', '6.4', '5.5', '6.3', '5.4',
'6.1', '6.7', '7.9', '7.2', '7.5', '5.3', '5.9', '9.7', '5.8',
'4.7', '7.6', '8.4', '5', '5.6', '6.6', '6.2', '7.1', '7.3', '5.1',
'5.2', '8.3', '6.9', '9.1', '4.9', '7.8', '8.6', '7.7', '7.4',
'8.5', '8.1', '8.8', '9', '-10', '0'], dtype=object)
terremotos_data['magnitud'] = terremotos_data['magnitud'].astype(float)
terremotos_data['magnitud'].unique()
array([ 6. , 7. , 6.5, 6.8, 8. , 5.7, 6.4, 5.5, 6.3,
5.4, 6.1, 6.7, 7.9, 7.2, 7.5, 5.3, 5.9, 9.7,
5.8, 4.7, 7.6, 8.4, 5. , 5.6, 6.6, 6.2, 7.1,
7.3, 5.1, 5.2, 8.3, 6.9, 9.1, 4.9, 7.8, 8.6,
7.7, 7.4, 8.5, 8.1, 8.8, 9. , -10. , 0. ])
c) Filtro de las magnitudes
mask_mag_inf = terremotos_data['magnitud']>=5
mask_mag_sup = terremotos_data['magnitud']<=9.6
mask_mag = mask_mag_inf & mask_mag_sup
Columna: Información¶
La cantidad de elementos distintos para la columna información son:
terremotos_data['informacion'].unique()
array(['info no valiosa', 'info valiosa', nan, 'valiosa', '-'],
dtype=object)
Se observa que esta columna no aporta información valiosa al estudio, quedando excluida para cualquier análisis importante.
#terremotos_data.drop('informacion', axis=1, inplace=True)
terremotos_data.head()
| año | pais | magnitud | informacion | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 2000 | turkey | 6.0 | info no valiosa |
| 1 | 2000 | turkmenistan | 7.0 | info no valiosa |
| 2 | 2000 | azerbaijan | 6.5 | info no valiosa |
| 3 | 2000 | azerbaijan | 6.8 | info no valiosa |
| 4 | 2000 | papua new guinea | 8.0 | info no valiosa |
5. ¿Se puede sacar más provecho a los datos ?
Una vez realizado toda la limpieza de datos, debemos filtrar la información que se considere importante.
- Años: Años desde el 2000 al 2011.
- País: Paises con nombre distinto de sin_nombre
- Magnitud: Magnitud entre 5 y 9.6.
# aplicar filtros
terremotos_data_filtrado = terremotos_data[mask_anio & mask_pais & mask_mag]
terremotos_data_filtrado.head()
| año | pais | magnitud | informacion | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 2000 | turkey | 6.0 | info no valiosa |
| 1 | 2000 | turkmenistan | 7.0 | info no valiosa |
| 2 | 2000 | azerbaijan | 6.5 | info no valiosa |
| 3 | 2000 | azerbaijan | 6.8 | info no valiosa |
| 4 | 2000 | papua new guinea | 8.0 | info no valiosa |
Veamos cuánta información se perdio:
print('Cantidad de filas dataset sin filtro:',len(terremotos_data))
print('Cantidad de filas dataset con filtro:',len(terremotos_data_filtrado))
Cantidad de filas dataset sin filtro: 230 Cantidad de filas dataset con filtro: 212
Ahora veamos el el resumen de la información para el nuevo dataset:
frames = []
for col in terremotos_data_filtrado.columns:
aux_df = resumen_por_columna(terremotos_data_filtrado,col)
frames.append(aux_df)
df_info = pd.concat(frames).reset_index(drop=True)
df_info
| columna | unicos | vacios | |
|---|---|---|---|
| 0 | año | 12 | 0 |
| 1 | pais | 50 | 0 |
| 2 | magnitud | 39 | 0 |
| 3 | informacion | 3 | 0 |
Finalmente, podemos responder la pregunta del inicio:
Solución¶
# formato wide
terremotos_data_filtrado.pivot_table(index="pais",
columns="año",
values="magnitud",
fill_value='',
aggfunc=pd.np.max)
C:\Users\franc\AppData\Local\Temp\ipykernel_18544\1854650910.py:6: FutureWarning: The pandas.np module is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import numpy directly instead. aggfunc=pd.np.max)
| año | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| pais | ||||||||||||
| afghanistan | 6.3 | 5.0 | 7.3 | 5.8 | 6.5 | 6.5 | ||||||
| algeria | 5.7 | 6.8 | 5.2 | 5.5 | ||||||||
| argentina | 7.2 | 6.1 | ||||||||||
| azerbaijan | 6.8 | |||||||||||
| bangladesh | 5.6 | |||||||||||
| burma | 6.8 | |||||||||||
| chile | 6.3 | 8.0 | 7.7 | 8.8 | ||||||||
| china | 5.9 | 5.6 | 5.5 | 6.3 | 5.3 | 5.2 | 5.0 | 6.1 | 7.9 | 5.7 | 6.9 | 5.4 |
| colombia | 6.5 | 5.9 | ||||||||||
| costa rica | 6.4 | 6.1 | ||||||||||
| democratic republic of the congo | 6.2 | 5.9 | ||||||||||
| dominican republic | 6.4 | |||||||||||
| ecuador | 5.5 | |||||||||||
| el salvador | 7.6 | |||||||||||
| greece | 6.2 | 6.4 | ||||||||||
| guadeloupe | 6.3 | |||||||||||
| guatemala | 6.4 | |||||||||||
| haiti | 7.0 | |||||||||||
| india | 7.6 | 6.5 | 5.1 | 5.3 | 5.1 | 6.9 | ||||||
| indonesia | 7.9 | 7.5 | 6.9 | 9.1 | 8.6 | 7.7 | 8.5 | 7.3 | 7.6 | |||
| iran | 5.3 | 6.5 | 6.6 | 6.3 | 6.4 | 6.1 | ||||||
| italy | 5.9 | 6.2 | ||||||||||
| japan | 6.1 | 6.8 | 8.3 | 6.6 | 6.6 | 6.7 | 6.9 | 6.4 | 9.0 | |||
| kazakhstan | 6.0 | |||||||||||
| kyrgyzstan | 6.9 | |||||||||||
| martinique | 7.4 | |||||||||||
| mexico | 7.5 | |||||||||||
| morocco | 6.3 | |||||||||||
| mozambique | 7.0 | |||||||||||
| new zealand | 5.4 | 6.6 | 6.3 | |||||||||
| nicaragua | 5.4 | |||||||||||
| pakistan | 6.3 | 5.4 | 7.6 | 5.2 | 6.4 | |||||||
| panama | 6.5 | |||||||||||
| papua new guinea | 8.0 | 7.6 | 6.1 | |||||||||
| peru | 8.4 | 7.5 | 8.0 | |||||||||
| philippines | 7.5 | 6.5 | 7.1 | 5.3 | ||||||||
| russian federation | 7.3 | 6.2 | ||||||||||
| rwanda | 5.3 | |||||||||||
| samoa | 8.1 | |||||||||||
| serbia | 5.7 | |||||||||||
| slovenia | 5.2 | |||||||||||
| solomon islands | 8.1 | |||||||||||
| taiwan | 6.4 | 7.1 | 5.2 | 7.0 | ||||||||
| tajikistan | 5.2 | 5.6 | 5.2 | |||||||||
| tanzania | 6.4 | 5.5 | 6.8 | |||||||||
| turkey | 6.0 | 6.5 | 6.3 | 5.6 | 5.9 | 6.1 | 7.1 | |||||
| turkmenistan | 7.0 | |||||||||||
| united states | 6.8 | 6.6 | ||||||||||
| venezuela | 5.5 | |||||||||||
| vietnam | 5.3 |
¿ Podemos sacar más información ?. Por supuesto que se puede, no obstante, siempre se debe ser preciso con la información que se
Conclusión del caso
- El análisis exploratorio de datos (EDA) es una metodología que sirve para asegurarse de la calidad de los datos.
- A medida que se tiene más expertice en el tema, mejor es el análisis de datos y por tanto, mejor son los resultados obtenidos.
- No existe un procedimiento estándar para realizar el EDA, pero siempre se debe tener una claridad mental con:
- Problema que se quiere resolverlo
- Cómo resolver el problema
- Posibles problemas de la muestra (datos perdidos, ouliers, etc.)