{"id":440230,"date":"2022-09-14T02:00:43","date_gmt":"2022-09-14T09:00:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=440230"},"modified":"2023-02-23T22:14:32","modified_gmt":"2023-02-23T22:14:32","slug":"analisis-exploratorio-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/es\/analisis-exploratorio-de-datos\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis exploratorio de datos: Qu\u00e9 es, tipos e importancia"},"content":{"rendered":"

El matem\u00e1tico estadounidense John Tukey desarroll\u00f3 originalmente el <\/span>an\u00e1lisis exploratorio de datos<\/b> en la d\u00e9cada de 1970. A\u00fan hoy, las t\u00e9cnicas de este tipo de an\u00e1lisis contin\u00faan siendo un m\u00e9todo ampliamente utilizado en el proceso de descubrimiento de datos. <\/span><\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 del modelado formal o la prueba de hip\u00f3tesis, el an\u00e1lisis exploratorio abre la puerta para una mejor comprensi\u00f3n de las variables del conjunto de datos y sus relaciones. Tambi\u00e9n ayuda a determinar si la t\u00e9cnica estad\u00edstica que se ha considerado para el <\/span>an\u00e1lisis de datos<\/span><\/a> es adecuada o no.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis exploratorio de datos?<\/span><\/h2>\n

Los Data Scientists utilizan ampliamente el an\u00e1lisis tipo exploratorio al analizar e investigar conjuntos de datos, resumiendo las caracter\u00edsticas principales de los datos para el m\u00e9todo de visualizaci\u00f3n. Ayuda a descubrir patrones de datos, detectar anomal\u00edas, probar hip\u00f3tesis y\/o suposiciones.<\/span><\/p>\n

Entonces, de manera simple, se puede definir como un m\u00e9todo que ayuda a determinar las mejores formas de manipular la fuente de datos dada para obtener la respuesta que se necesita.<\/span><\/p>\n

Te comparto 12 <\/span>tipos de an\u00e1lisis de datos<\/span><\/a> y c\u00f3mo utilizarlos<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Importancia del an\u00e1lisis exploratorio de datos <\/span><\/h2>\n

El objetivo principal del an\u00e1lisis exploratorio es ayudar a analizar en profundidad el conjunto de datos antes de hacer suposiciones, identificar errores obvios, obtener una mejor comprensi\u00f3n de los patrones dentro del conjunto de datos, descubrir valores at\u00edpicos y\/o eventos an\u00f3malos y, por \u00faltimo, pero no menos importante, para averiguar las relaciones entre las variables.<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis exploratorio de datos es extremadamente importante para el an\u00e1lisis de datos en el \u00e1mbito del Data Sciente. Primero, se usa para garantizar que los resultados sean v\u00e1lidos y aplicables a cualquier objetivo deseado. <\/span><\/p>\n

En segundo lugar, el an\u00e1lisis tipo exploratorio ayuda a las partes interesadas a garantizar que siempre hagan las preguntas correctas. Tambi\u00e9n ayuda a responder las preguntas sobre desviaciones est\u00e1ndar<\/a>, variables categ\u00f3ricas e <\/span>intervalos de confianza<\/span><\/a>. <\/span><\/p>\n

Finalmente, una vez que el an\u00e1lisis exploratorio de datos est\u00e1 completo y se extraen los conocimientos, sus caracter\u00edsticas se pueden usar para un an\u00e1lisis o modelado de datos m\u00e1s sofisticado, incluido el Machine Learning.<\/span><\/p>\n

Tipos de an\u00e1lisis de datos exploratorios<\/span><\/h2>\n

Bueno, hay principalmente cuatro tipos de an\u00e1lisis exploratorio de datos, que son:<\/span><\/p>\n