2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Última modificación: 2024-01-13 00:05
Análisis exploratorio de datos se refiere al proceso crítico de realizar investigaciones iniciales sobre los datos para descubrir patrones, detectar anomalías, probar hipótesis y verificar suposiciones con la ayuda de estadísticas resumidas y representaciones gráficas.
¿Qué podemos hacer en el análisis exploratorio de datos?
El análisis exploratorio de datos (EDA) es un enfoque para analizar conjuntos de datos para resumir sus características principales. Se utiliza para comprender los datos, obtener algo de contexto al respecto, comprender las variables y las relaciones entre ellas y formular hipótesis que podrían ser útiles al construir modelos predictivos.
¿Cuáles son los pasos del análisis exploratorio de datos?
Pasos en la exploración y preprocesamiento de datos:
- Identificación de variables y tipos de datos.
- Análisis de las métricas básicas.
- Análisis univariante no gráfico.
- Análisis gráfico univariante.
- Análisis bivariado.
- Transformaciones de variables.
- Tratamiento de valor perdido.
- Tratamiento atípico.
¿Qué es el análisis exploratorio de datos en la investigación?
El análisis exploratorio de datos (EDA) es el primer paso en el proceso de análisis de datos. … EDA implica el examen de patrones, tendencias, valores atípicos y resultados inesperados en los datos de encuestas existentes, y el uso de métodos visuales y cuantitativos para res altar la narrativa de que los datos sondiciendo.
¿Cuáles son los dos métodos utilizados en el análisis exploratorio de datos?
Los tipos de técnicas EDA son gráficos o cuantitativos (no gráficos). Mientras que los métodos gráficos implican resumir los datos de forma esquemática o visual, el método cuantitativo, por otro lado, implica el cálculo de estadísticas resumidas.
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