Análisis exploratorio: Definición, tipos y herramientas

El análisis exploratorio puede parecer familiar para algunos y un género extranjero para otros. Sin embargo, los científicos de datos saben lo valioso que puede ser el análisis exploratorio de datos en la ciencia de datos para las empresas. El área de uso del análisis exploratorio se extiende desde la segmentación de clientes hasta las tendencias de ventas, que las empresas necesitan.

El potencial del análisis exploratorio proviene de explicar eventos de manera fácil y sencilla. Pero, si eres nuevo en este tema, es posible que necesites aprender su máximo potencial. Pero no te preocupes. Este artículo explicará cómo beneficiarse efectivamente de este tipo de análisis con métodos, ejemplos y herramientas.

¿Qué es un análisis exploratorio?

Utiliza métodos y herramientas de visualización de datos para mostrar mejor las relaciones entre variables o entidades de datos.

Tiene varios objetivos principales. En primer lugar, revela datos impredecibles y presenta argumentos sobre las causas. En segundo lugar, determina qué método estadístico será más útil e inicia otros análisis de datos. Para estos usos, el análisis exploratorio de datos es la piedra angular de varias estructuras de análisis, incluida la minería de datos.

Beneficios de usar el análisis exploratorio

El análisis exploratorio es el primer paso básico para comprender los datos. Su objetivo principal es iluminar relaciones ocultas y ayudar a probar las suposiciones. Por lo tanto, te permite ver conjuntos de datos desde una perspectiva más amplia. Lo hace proporcionando información accionable en el proceso de toma de decisiones.

Aquí, solo verás tres beneficios que se ajustan al propósito principal. Esta es una oportunidad para leer información precisa para ti:

Ventajas de usar el análisis exploratorio

#1 Encontrar las desviaciones estándar

El análisis exploratorio te permite comprender la distancia típica entre los puntos de datos alrededor de la media. Por lo tanto, ayuda a producir datos de mejor calidad al determinar los valores atípicos de los puntos de datos. En otras palabras, el análisis exploratorio proporciona precisión para otros tipos de análisis y modelado al revelar variables.

#2 Identificar variables categóricas

Puedes encontrar variables categóricas en una distribución compleja en el conjunto de datos. Es necesario identificarlas para comprender la clasificación y agrupación de datos. También juega un papel importante en la toma de decisiones más apropiadas. Hace uso de algoritmos de aprendizaje automático de la manera más eficiente al realizar el modelado estadístico.

#3 La base para análisis sofisticados

Puedes pensar en el análisis exploratorio como si fuera un diagnóstico temprano. Pero, puedes considerar análisis más completos y con un propósito, como el análisis conjunto, como un diagnóstico completo. Por lo tanto, examinar y comprender los datos a través del análisis exploratorio inicia modelos estadísticos más avanzados. Por lo tanto, el proceso de EDA crea menos carga en el análisis avanzado.

Cuándo usar el análisis exploratorio

Hay pasos de análisis exploratorio de datos que debes tener en cuenta al realizar un análisis. Porque incluso si sabes por qué lo usas, necesitas saber cuándo usarlo. Puede ser demasiado tarde incluso si proporciona resultados de análisis eficientes.

Por lo tanto, a continuación se muestran los momentos que pueden ser los mejores para ti con ejemplos de análisis exploratorio de datos.

Momentos adecuados para utilizar el análisis exploratorio

1. Cuando se está comprendiendo un nuevo conjunto de datos

Es importante saber que no todos los conjuntos de datos son fáciles de analizar. Puedes esperar un análisis sencillo de los datos que has recopilado. Sin embargo, un análisis exploratorio exhaustivo puede mostrarte los aspectos complejos y desconocidos del conjunto de datos.

Por ejemplo, una empresa de tecnología recopiló un conjunto de datos muy complejo, que incluye edad de los clientes, preferencias de productos, país/ciudad de los clientes, satisfacción del cliente y cancelación de clientes. Deberían comprender este conjunto de datos con un análisis exploratorio para continuar con su análisis más detallado.

2. Cuando se están probando suposiciones

Puedes tener hipótesis o predicciones. Será útil revelarlas y evaluarlas con un análisis exploratorio. Puedes verlo como un primer paso para los procesos posteriores.

Por ejemplo, una empresa tiene la suposición de que se beneficiará de la próxima temporada de vacaciones. La empresa piensa así porque se había beneficiado de la temporada anterior. Aunque esta comparación pueda parecer cierta, es posible que la temporada anterior tenga características distintivas de la próxima temporada de vacaciones. La empresa no puede detectar esto a simple vista, pero puede revelarlo a través de un análisis exploratorio.

3. Cuando se están editando y limpiando los datos

No hay garantía de que los datos recopilados siempre sean perfectos. A veces, es necesario limpiarlos y editarlos correctamente. De esta manera, se crea un entorno de análisis más confiable.

Por ejemplo, el análisis exploratorio proporciona estandarización de datos para clasificarlos según diferentes bases de datos. Y generalmente proporciona consistencia para otras personas en tu empresa que utilizarán estas bases de datos.

4. Al elegir un modelo estadístico

Puede utilizar el análisis exploratorio para desarrollar un modelo sin problemas con sus contornos antes de hacer el modelo final con diferentes técnicas.

Por ejemplo, una empresa puede necesitar un modelo estadístico para predecir las tendencias de ventas. Para esto, puede requerir un análisis exploratorio. Analizará datos históricos precisos y los pondrá en el modelo más apropiado.

Tipos de análisis exploratorio

El artículo indicó que el análisis de datos exploratorio desempeñó un papel activo en revelar las relaciones entre entidades de datos. Pero para hacer esto, utiliza varios métodos de análisis exploratorio diferentes. Los enfoques de las relaciones entre partes pueden distinguir a cada madre de la otra. Aquí, se compartirán cinco de los más utilizados:

Tipos de análisis exploratorio

1. Análisis univariado

El objetivo principal de este tipo de evaluación de datos es analizar las características sobresalientes de las variables. Se centra en una variable a la vez. Visualiza y resume la tendencia y distribución de características de esa variable. Para hacer esto, el uso de técnicas como gráficos de barras e histogramas refuerza la precisión de los datos.

2. Análisis bivariado

El método bivariado es una forma desarrollada del análisis univariado con dos variables. Sin embargo, esta vez, el análisis bivariado considera la variable y las conexiones, correlaciones y dependencias entre variables.

Las técnicas que utiliza son naturalmente diferentes de las univariadas. Utiliza gráficos como gráficos de dispersión y matrices de correlación, que se encuentran entre los más utilizados. Si tiene datos con más de dos variables, entonces puede utilizar análisis multivariado.

3. Estadísticas descriptivas

Las estadísticas descriptivas recopilan las líneas principales de los datos como un resumen. Pero lo hace a través de tres ramas separadas. Estas son la distribución, las medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y las medidas de variabilidad (rango, desviación estándar, varianza, rango intercuartil). Resumir utilizando estas revela las propiedades del conjunto de datos.

4. Reducción de dimensionalidad

Este tipo también reduce el tamaño de conjuntos de datos multidimensionales eliminando todo excepto las partes necesarias. Por lo tanto, determina qué información es esencial y cuál es insignificante. El análisis de componentes principales (PCA) o el vecino estocástico t-distribuido (t-SNE) son técnicas comunes utilizadas en este proceso. Aseguran una comprensión y clasificación saludables de los datos.

5. Visualización exploratoria de datos

La visualización de datos siempre es útil porque revela estadísticas con representaciones visuales. Este método ha sido ampliamente utilizado en otros tipos de análisis. Por lo tanto, también puedes beneficiarte de él en el análisis exploratorio de datos. Esto te permite ver conjuntos de datos complejos con un modelo sencillo.

4 herramientas esenciales para el análisis exploratorio

Elegir las herramientas adecuadas para el análisis exploratorio de datos es necesario para una exploración completa de los datos. Sin embargo, la elección adecuada puede depender de tu habilidad con estas herramientas o de los beneficios que proporcionan.

1. Python

Python es un lenguaje de programación muy extendido. Es uno de los primeros que viene a la mente en el análisis de datos. Esto se debe a que muchos paquetes estadísticos, como Pandas, miden, visualizan y exploran los datos. Siempre puedes beneficiarte de Python al utilizar otras herramientas como Jupyter Notebooks.

2. El proyecto R para computación estadística

Otro recurso valioso para la ciencia estadística es el entorno de software gratuito R. Puedes observar tus datos en detalle con muchos paquetes estadísticos en el proyecto R para computación estadística.

3. Tableau

Otra herramienta popular es Tableau. Es un software de inteligencia empresarial y análisis. Tiene muchos contenidos que los analistas de datos pueden necesitar en minería de datos, análisis y visualización.

4. Jupyter Notebooks

Es un entorno de análisis de datos interactivo basado en web bien conocido. También puedes realizar un análisis de datos sin problemas con esta herramienta.

Últimas palabras

Para resumir, este artículo explica el propósito del análisis exploratorio de datos en términos del entorno empresarial. Y define su uso para este propósito. Has visto el propósito bajo cinco encabezados. Estos son las definiciones del análisis exploratorio, cuándo usarlo, sus beneficios, sus tipos y herramientas. 

Este artículo te proporcionó ejemplos y explicaciones detalladas sobre el contexto. Ahora estás listo para usar el análisis exploratorio para minería o análisis de datos en un contexto empresarial.