Hoy día existen una gran cantidad de herramientas y atajos que hacen del trabajo de los Analistas mucho más fácil. Algunos de ellos son el análisis descriptivo, el análisis predictivo o el Análisis de Texto.

Todos son herramientas especificas que facilitan las cosas y hoy vamos a analizar una más, la cual es el Análisis Exploratorio de Datos.

Acompáñanos en ESEID Business School para que conozcas todo sobre esta técnica y su importancia.

¿Qué es el Análisis exploratorio de Datos o EDA?

El Análisis Exploratorio de Datos o EDA (Exploratory Data Analysis) es una etapa fundamental en el proceso de análisis de datos.

Consiste en examinar de forma intensiva y minuciosa los datos sin a priori para identificar patrones, tendencias, inconsistencias y otra información valiosa.

Se trata de una investigación abierta y flexible donde todo está permitido.

Gracias a ella podemos familiarizarnos con nuestros datos, destapar sus secretos y descubrir pistas e intuiciones que luego podremos confirmar o refutar.

Una de las primeras etapas es la inspección visual de los datos, donde se emplean diferentes gráficos como histogramas y diagramas de dispersión para revisar detalladamente las características y distribución de las variables.

Otra actividad importante es la limpieza de datos, mediante la cual se detectan y tratan valores erróneos o atípicos, datos duplicados y la preparación de valores perdidos o inconsistentes.

Asimismo, una práctica común es la transformación de las variables, por ejemplo, codificando aquellas cualitativas en numéricas para su análisis, estandarizando valores para darles misma escala e importancia, o agrupando registros según ciertas características.

También se utilizan técnicas de reducción de dimensionalidad como el análisis de componentes principales para comprimir la información en menos dimensiones sin perder las características clave.

Se suelen probar inicialmente modelos sencillos que capturen tendencias generales en los datos de forma flexible.

Un aspecto fundamental es la naturaleza iterativa del proceso, donde cada nuevo hallazgo permite emprender exploraciones más profundas en pos de entender mejor el conjunto de datos.

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Objetivos del Análisis exploratorio de Datos

El Análisis Exploratorio de Datos representa una etapa esencial en todo proceso científico de minería y extracción de información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos.

A través del EDA, nos adentramos en profundidad en los datos para extraer patrones e intuiciones de manera libre e inicial, antes de plantear hipótesis formales. Los principales objetivos que persigue el EDA nos permiten familiarizarnos completamente con la «anatomía» y el «comportamiento» de nuestros datos.

Los principales objetivos del Análisis Exploratorio de Datos

• Conocer y entender la estructura y características generales de los datos. Esto incluye revisar formatos, tipos de variables, valores perdidos, valores atípicos, distribuciones, etc.
• Detectar errores y valores inconsistentes u outliers que puedan afectar los resultados. Esto requiere inspeccionar minuciosamente buscando anomalías.
• Identificar posibles relaciones y patrones entre las variables. Esto se logra mediante visualizaciones como gráficos de dispersión, mapas de calor, etc. que permitan observar agrupaciones y correlaciones.
• Estimar modelos iniciales sencillos que capturen tendencias generales en los datos. Esto involucra estimar distribuciones ligeras como lineales, curvas de crecimiento, etc.
• Reducir la dimensionalidad de los datos mediante técnicas de compresión que resuman la información sin perder demasiados detalles. Esto agiliza los análisis posteriores.
• Determinar variables clave que explican mejor el comportamiento de otros atributos. Esto guía la selección de variables para modelos predictivos.
• Identificar subgrupos, segmentos o clusters dentro de los datos. Esto permite detectar nuevas variables ocultas que agrupan los datos.
• Formular hipótesis tentativas y conjeturas iniciales sobre las relaciones subyacentes en los datos antes de pruebas formales.
• Ejecutar iteraciones del proceso varias veces profundizando el aprendizaje gradual de los datos.

Herramientas de análisis de datos exploratorios.

El análisis exploratorio de datos requiere con frecuencia de herramientas específicas que faciliten la identificación de patrones e intuiciones en grandes volúmenes de información.

Tradicionalmente se han utilizado software estadísticos y de visualización, no obstante, la tecnología actual permite innovar y potenciar la creatividad en el proceso.

Así, cada vez son más las soluciones que aprovechan recursos novedosos como la realidad virtual, la inteligencia artificial o la gamificación.

Algunas de las herramientas más vanguardistas que están revolucionando el análisis exploratorio de una forma original son:

• Data Sea: es una innovadora herramienta para análisis exploratorio que aprovecha la metáfora de los océanos para la visualización interactiva de grandes conjuntos de datos. El usuario puede navegar entre las distintas «masas de agua» que representan diferentes variables o dimensiones, y sumergirse en los «arrecifes de datos» donde se agrupan observaciones similares.
• Data Van Gogh: utiliza modernas técnicas de inteligencia artificial y procesamiento digital de imágenes para trasladar grandes conjuntos de datos al formato de cuadros impresionistas. Para ello, mapea cada valor numérico a texto o variable categórica a pigmentos de diferentes colores en el estilo posimpresionista de Van Gogh. Los datos se representan mediante pinceladas expresivas que al fusionarse forman patrones evocadores si los hay.
• DataFly: consiste en un sofisticado dron equipado con cámaras multiespectrales, lentes de alta definición para realizar un barrido tridimensional de grandes conjuntos de datos. Gracias a sus múltiples hélices verticales puede posicionarse en cualquier ángulo sobre el «terreno» numérico que se analiza. Toma fotografías aéreas de alta resolución que revelan patrones e interacciones entre variables desde una perspectiva imposible de conseguir de forma estática.
• Data Parkour: integra los datos en un entorno 3D similar a un circuito de parkour, donde el usuario puede desplazarse libre y dinámicamente. Se simula el recorrido por diversos «entornos numéricos» como ríos de datos, cañones de correlaciones, muros de variables, etc. Se debe sortear «obstáculos estadísticos» como agrupamientos densos, saltar entre dimensiones mediante volteretas analíticas o deslizarse por pendientes de tendencias.
• Data Fisher:  transporta al usuario a un entorno en realidad virtual que simula un lago virtual poblado por clusters de datos. El investigador puede ver “emergente” de la superficie información relevante representada por peces de colores vivos. Usa una caña de pescar especial que al lanzar el anzuelo virtual extrae suaves manojos de gráficos y estadísticas en 3D flotantes.
• Data Thermoscope: funciona como un sofisticado microscopio de barrido térmico capaz de analizar la estructura y dinámica de grandes conjuntos de datos en tiempo real. Permite obtener «fotografías térmicas» de las áreas de datos que se examinan, donde las variaciones de temperatura revelan zonas de actividad y cambio constantes.
• Data Magnifying Glass: actúa como una poderosa lupa digital mejorada con Inteligencia Artificial para inspeccionar datos a escala microscópica. Permite encuadrar cualquier región de interés de un conjunto de información y proceder a su ampliación automática por medio de algoritmos de visión por computadora. Agrandar progresivamente a niveles donde es posible discernir estructuras y comportamientos a escala subatómica, imposibles de detectar a simple vista.

La clave está en aprovechar la tecnología de forma divertida e integrada a nuestras aficiones, para potenciar la creatividad en el análisis exploratorio.

Pasos típicos en el proceso de EDA

El análisis exploratorio de datos (EDA) constituye una fase esencial en toda labor de minería y procesamiento de información.

A través del EDA nos sumergimos en profundidad en los datos de forma libre e intuitiva, antes de plantear hipótesis formales. Para llevar a cabo con éxito el EDA y extraer el máximo provecho de nuestros datos, generalmente seguimos una serie de pasos secuenciales.

Aunque el proceso no es rígido y permite saltos y vueltas atrás, estos pasos suelen guiar nuestra exploración metódica:

1. Carga y limpieza de datos: incluye importar los datos a alguna herramienta de análisis de datos como Python, R, Excel, Power BI o Tableau, que permiten manipularlos y explorarlos de forma programática o interactiva. Consiste en revisar el formato de cada variable para determinar su naturaleza y así adecuar los posteriores análisis, inspeccionar valores perdidos, erróneos o inconsistentes aplicando filtros, estadísticas y validaciones para detectar outliers.
2. Descripción preliminar: Consiste en obtener métricas básicas como el tamaño, conteos totales de registros y valores que permiten tener una primera visión del volumen de información, así como calcular estadísticas univariadas como la media, mediana, moda, desviación estándar, varianza, asimetría, curtosis, rangos y frecuencias para cada variable por separado.
3. Visualización exploratoria: Busca generar diferentes tipos de gráficos a partir de los datos para revelar de forma intuitiva, preliminar relaciones y patrones difícilmente perceptibles de otra manera. Algunos gráficos comunes son histogramas individuales para inspeccionar la distribución de cada variable, diagramas de dispersión para explorar relaciones bivariadas entre pares de campos numéricos, word clouds para identificar términos frecuentes en variables de texto, y mapas de calor que permitan detectar agrupaciones y correlaciones entre múltiples atributos.
4. Análisis bivariado: Trata de explorar las posibles correlaciones o asociaciones entre pares de variables en los datos, para lo cual se recurren a técnicas estadísticas como la regresión lineal simple que permite medir el grado de ajuste entre dos campos numéricos y estimar su relación, así como el cálculo de los coeficientes de correlación como el de Pearson o de Spearman que cuantifican de -1 a 1 el nivel de dependencia lineal o monotonía entre dos atributos.
5. Identificación de outliers: Es fundamental para una limpieza y análisis de datos correcto. Esto consiste en hallar aquellas observaciones que se alejen marcadamente de la tendencia central del conjunto de datos y puedan distorsionar los resultados. Para ello se aplican métodos como el cálculo del Z-Score de cada registro, que indica su desviación en unidades de desviación típica respecto al promedio, considerándose atípicos aquellos con Z-Score absoluto mayor a 3.
6. Agrupamiento de datos: Realizar clustering por similaridad para detectar segmentos naturales mediante criterios como K-means.
7. Reducción de dimensionalidad: Consiste en aplicar técnicas de aprendizaje automático para comprimir el conjunto original de variables y obtener un nuevo subconjunto de atributos latentes con menor número de dimensiones que capture la máxima variabilidad de los datos de forma que se minimice la pérdida de información.
8. Formulación de conjeturas: es una etapa crucial en el proceso de análisis exploratorio de datos para extraer aprendizajes e hipótesis que guíen los posteriores modelos de inferencia estadística o predictiva. Aquí se integra toda la comprensión ganada en las etapas previas de limpieza, descripción, visualización y reducción de dimensionalidad para generar conclusiones informadas sobre el posible significado y relación de las tendencias, clusters, correlaciones y patrones identificados en el conjunto de variables.
9. Iteración del proceso: Refinar cada etapa con nuevas preguntas, validando y descartando ideas.

Métodos y técnicas del Análisis Exploratorio de Datos

El Análisis Exploratorio de Datos (AED) es una fase fundamental en el proceso de análisis de datos.

Consiste en examinar y visualizar los datos de manera sistemática para descubrir patrones, identificar tendencias, detectar valores atípicos y obtener una comprensión inicial de la estructura y características de los datos.

A continuación, se presentan algunos de los métodos y técnicas utilizados en el AED:

Estadísticas Descriptivas

Las estadísticas descriptivas proporcionan medidas resumidas que describen las características básicas de los datos.

Estas medidas incluyen la media, mediana, moda, desviación estándar, rango, percentiles y correlaciones. Estas estadísticas permiten comprender la distribución de los datos y resaltar posibles relaciones entre variables.

Gráficos y Visualizaciones

Las visualizaciones desempeñan un papel crucial en el AED, ya que permiten representar los datos de manera gráfica y comprensible.

Algunas técnicas comunes incluyen histogramas, gráficos de dispersión, diagramas de caja y bigotes, gráficos de barras, diagramas de densidad y gráficos de líneas.

Estas representaciones visuales facilitan la identificación de patrones, tendencias, valores atípicos y relaciones entre variables.

Análisis de Correlación:

El análisis de correlación se utiliza para evaluar la relación entre dos variables. Permite determinar si existe una asociación lineal entre las variables y qué tan fuerte es esa relación.

Se utilizan técnicas como el coeficiente de correlación de Pearson o el coeficiente de correlación de Spearman para medir la dirección y la intensidad de la relación.

Análisis de Componentes Principales (PCA)

El PCA es una técnica utilizada para reducir la dimensionalidad de los datos. Permite identificar las principales fuentes de variabilidad en un conjunto de datos mediante la creación de nuevas variables no correlacionadas, conocidas como componentes principales.

El PCA es útil para visualizar y resumir grandes conjuntos de datos multidimensionales.

Análisis de Cluster

El análisis de cluster agrupa los datos en función de similitudes y diferencias entre las observaciones. Permite identificar grupos o clústeres naturales en los datos sin la necesidad de tener etiquetas predefinidas.

Los algoritmos comunes utilizados para el análisis de cluster incluyen k-means, clustering jerárquico y DBSCAN.

Análisis de Series Temporales

El análisis de series temporales se utiliza cuando los datos están organizados en función del tiempo. Permite identificar patrones y tendencias a lo largo del tiempo, así como realizar pronósticos futuros.

Algunas técnicas comunes incluyen descomposición de series temporales, suavizado exponencial y modelos ARIMA.

Estas son solo algunas de las técnicas utilizadas en el Análisis Exploratorio de Datos.

El objetivo principal es utilizar estas herramientas para obtener una comprensión profunda de los datos y generar ideas que puedan guiar el análisis posterior y la toma de decisiones fundamentadas en los datos.

Cómo interpretar los resultados obtenidos durante el Análisis Exploratorio de Datos

Una vez aplicadas las diversas técnicas de análisis exploratorio sobre los datos, es fundamental interpretar adecuadamente los hallazgos y patrones encontrados.

Sin una interpretación correcta, podemos caer en conclusiones erróneas que comprometan los siguientes pasos del proceso de ciencia de datos.

Siguiendo estas recomendaciones podremos sacar el máximo jugo a nuestros datos de forma responsable y con base sólida, antes de proceder a la modelización predictiva u otras etapas:

• No tomar como definitivas las conclusiones del EDA, ya que es una fase de exploración sin confirmar hipótesis.
• Contextualizar siempre los hallazgos teniendo en cuenta factores como sesgos en los datos, medidas estadísticas utilizadas, etc.
• Buscar patrones, pero también excepciones a los mismos, ya que esto puede revelar nueva información.
• Contrastar los resultados al aplicar diferentes técnicas y visualizaciones sobre los mismos datos.
• Formular conjeturas tentativas sobre potenciales causas de patrones, pero sin aseverarlas como verdades definitivas.
• Plantear nuevas «preguntas» que surjan de los resultados, para iterar el proceso EDA con nuevos objetivos.
• Documentar todo el proceso de forma ordenada y trazable, de modo que otros puedan entender y replicar los análisis.
• Comunicar los hallazgos de forma clara y sistematizada, identificando límites y posibles sesgos observados.
• Utilizar los aprendizajes del EDA para diseñar modelos más sólidos, pero validarlos siempre con nuevos datos.

El enfoque debe ser abierto, hipotético y basado en evidencia, no en confirmar suposiciones apresuradas.

Mejores prácticas aplicadas en el Análisis Exploratorio de Datos

Realizar un análisis exploratorio de datos de forma sistemática pero flexible nos permite obtener el máximo provecho de la información con la que contamos.

Sin embargo, para sacar el máximo partido a esta etapa inicial pero crítica, es necesario seguir una serie de buenas prácticas que hayan demostrado su valor.

Entre las mejores prácticas que la experiencia recomienda aplicar durante el proceso de análisis exploratorio se encuentran:

• Iterar el proceso de forma no lineal, aplicando diferentes técnicas varias veces para nuevos aprendizajes.
• Centrarse primero en entender la estructura de los datos antes de construir modelos complejos.
• Visualizar extensamente los datos para detectar patrones no evidentes.
• Utilizar múltiples ángulos de análisis cualitativos y cuantitativos.
• Documentar todo el proceso de manera ordenada y trazable.
• Analizar subconjuntos de datos para validar hallazgos.
• Comunicar resultados de forma comprensible para otros.
• Contrastar resultados al aplicar diferentes herramientas estadísticas.
• Formular conjeturas tentativas más que confirmar suposiciones.
• Identificar claramente limitaciones del análisis exploratorio.
• Plantear nuevas preguntas de investigación a partir de hallazgos.
• Utilizar programación reproducible en lugar de análisis aislados.
• Considerar factores contextuales al interpretar patrones.
• Aprender de forma continua sobre nuevas técnicas de EDA.

Cómo aplicar el Análisis de Datos Exploratorios en diferentes contextos

El análisis exploratorio de datos (EDA) es una herramienta versátil que puede aprovecharse en una gran variedad de ámbitos e industrias.

Al tratarse de una técnica para descubrir patrones e intuiciones de manera abierta en grandes volúmenes de información, resulta de gran utilidad para extraer valor a partir de diversas fuentes de datos.

Algunos de los contextos donde el EDA encuentra frecuente aplicación son las ciencias sociales, el marketing, las finanzas, la ciencia de datos, la salud, la industria y el medio ambiente. En cada uno de estos campos, el análisis exploratorio permite:

• En Ciencias sociales: Analizar grandes volúmenes de datos cualitativos (textos, encuestas) y cuantitativos (demográficos, socioeconómicos) provenientes de censos, redes sociales, para identificar perfiles de conducta, opiniones dominantes, correlaciones entre variables como ingresos-educación-movilidad social, tendencias en diferentes grupos poblacionales a lo largo del tiempo.
• En Marketing/ventas: Facilita la exploración de bases de datos de clientes, transacciones, interacciones en web/app, redes sociales, para mejorar la segmentación mediante agrupamiento no supervisado, construir perfiles de consumidores, analizar la efectividad de campañas promocionales, detectar factores que influyen en la lealtad y conversión.
• En Finanzas: Permite examinar series temporales de precios de acciones, bonos, commodities, tasas de cambio, volúmenes operados, estados contables, ratios financieros, para identificar patrones que permitan predecir tendencias alcistas/bajistas, optimizar carteras, reducir riesgos mediante detección temprana de anomalías ligadas a fraude.
• En Ciencia de datos: Aplicando técnicas avanzadas como redes neuronales convolucionales sobre imagen, NLP, series temporales, clustering no supervisado, permite explorar datos no estructurados (imágenes, texto, audio, video) detectando patrones ocultos.
• En Salud: Analizando registras médicos, genómicos, datos de pacientes, resultados de pruebas, permite comprender mejor enfermedades, predecir riesgos individuales teniendo en cuenta múltiples factores, desarrollar nuevos tratamientos más personalizados.
• En la Industria manufacturera: Examinando datos IoT de máquinas, sensores de calidad, paradas de línea, reclamos permite optimizar procesos productivos a tiempo real, predecir fallas evitando pérdidas, trazar el mejor curso de acción.
• En el Medio ambiente: Monitoreando datos ambientales históricos y en tiempo real se puede analizar el impacto del cambio climático, la contaminación, la sustentabilidad de los recursos naturales y ecosistemas, para la toma de decisiones políticas.
• En Deportes: Explorando métricas de rendimiento físico y técnico-táctico de jugadores y equipos a lo largo del tiempo, se puede mejorar el rendimiento deportivo mediante la detección temprana de áreas de mejora, el scouting, la prevención de lesiones y el desarrollo de nuevas estrategias.

Preguntas Frecuentes

1. ¿Qué es el Análisis Exploratorio de Datos (EDA)?

• Explica de manera simple qué es el EDA, su propósito y cómo se diferencia de otros análisis.

2. ¿Por qué es importante el Análisis Exploratorio de Datos?

• Destaca los beneficios del EDA, como identificar patrones, detectar errores y preparar los datos para análisis posteriores.

3. ¿Cuáles son las principales técnicas utilizadas en el EDA?

• Menciona métodos como gráficos de dispersión, histogramas, diagramas de caja (boxplots), análisis de correlación, etc.

4. ¿Qué herramientas se utilizan para realizar el EDA?

• Enumera herramientas populares como Python (pandas, Matplotlib, Seaborn), R, Tableau y Excel.

5. ¿Qué tipos de gráficos se suelen usar en el EDA?

• Describe gráficos comunes, como histogramas, diagramas de caja, gráficos de líneas y mapas de calor.

6. ¿Cuáles son los pasos principales en un proceso de EDA?

• Resume las etapas, como limpieza de datos, análisis univariado, análisis bivariado, etc.

7. ¿Cómo se diferencia el EDA de la estadística descriptiva?

• Explica las similitudes y diferencias clave entre ambas disciplinas.

8. ¿Qué problemas comunes se pueden encontrar durante el EDA?

• Menciona casos como datos faltantes, valores atípicos, datos duplicados o inconsistencias.

9. ¿El EDA siempre se realiza manualmente o se puede automatizar?

• Habla sobre la posibilidad de automatizar partes del proceso usando librerías como Pandas Profiling o herramientas como Power BI.

10. ¿Cómo influye el EDA en la toma de decisiones empresariales?

• Destaca cómo el EDA ayuda a entender los datos y tomar decisiones fundamentadas basadas en evidencia.