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?

Análisis Exploratorio de Datos

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

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.

Análisis Exploratorio de Datos

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

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:

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:

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: