El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es un enfoque para analizar conjuntos de datos con el fin de resumir sus características principales, a menudo con métodos visuales. El EDA se utiliza para ver cómo son los datos antes de hacer cualquier suposición sobre ellos y ayuda a comprender mejor los patrones, tendencias, valores atípicos y relaciones entre las variables. El EDA es un paso crucial en cualquier proyecto de análisis de datos, ya que ayuda a formular preguntas de investigación y a seleccionar los métodos de análisis adecuados.
El proceso de EDA generalmente incluye los siguientes pasos:
Recopilación de datos: Este es el primer y más importante paso. Los datos deben recopilarse de fuentes confiables y almacenarse de manera organizada. La recopilación de datos de alta calidad garantizará resultados de análisis precisos y confiables.
Examen de datos: Después de la recopilación, los datos deben examinarse cuidadosamente en términos de tamaño, tipo de datos, atributos y otras características. Este paso ayuda a los analistas de datos a comprender mejor la estructura de los datos y a detectar posibles problemas, como datos faltantes, datos no válidos o datos duplicados.
Procesamiento de datos: Este paso implica limpiar y preparar los datos para el análisis. Las tareas comunes incluyen el manejo de datos faltantes (mediante la imputación o la eliminación), la eliminación de datos duplicados, el manejo de valores atípicos y la transformación de datos a un formato adecuado para el análisis.
Visualización de datos: El uso de gráficos y diagramas para visualizar los datos facilita la identificación de patrones, tendencias y relaciones entre las variables. Las técnicas de visualización comunes incluyen histogramas, diagramas de dispersión, diagramas de caja y gráficos de líneas.
Análisis e interpretación: Con base en los resultados de la visualización y las técnicas de análisis estadístico, los analistas de datos interpretan los patrones, las tendencias y las relaciones descubiertas. Este paso ayuda a obtener información valiosa de los datos y a responder las preguntas de investigación.
Informe de resultados: Finalmente, los resultados del análisis deben presentarse de manera clara y comprensible en un informe. Este informe debe incluir gráficos, tablas y descripciones textuales para comunicar la información de manera efectiva.
El EDA es un proceso iterativo, en el que los pasos se pueden realizar en diferentes órdenes o repetirse varias veces para lograr una comprensión más profunda de los datos. El objetivo final del EDA es explorar y comprender los datos, para luego tomar decisiones basadas en datos de manera efectiva. El análisis exploratorio de datos juega un papel clave en el descubrimiento de información detallada, la identificación de patrones ocultos y la formulación de hipótesis para una mayor investigación.
El análisis exploratorio de datos es un proceso flexible, sin un procedimiento rígido. Los analistas de datos pueden ajustar los pasos y las técnicas para que se adapten a cada conjunto de datos y objetivo específico.
