{"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":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">El matem\u00e1tico estadounidense John Tukey desarroll\u00f3 originalmente el <\/span><b>an\u00e1lisis exploratorio de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> 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.&nbsp;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/es\/analisis-de-datos.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">an\u00e1lisis de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> es adecuada o no.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis exploratorio de datos?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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<p><span style=\"font-weight: 400;\">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<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Te comparto 12 <\/span><a href=\"https:\/\/usqa.questionpro.com\/blog\/es\/tipos-de-analisis-de-datos-2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">tipos de an\u00e1lisis de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y c\u00f3mo utilizarlos<\/span><\/p><\/blockquote>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Importancia del an\u00e1lisis exploratorio de datos&nbsp;<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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<p><span style=\"font-weight: 400;\">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.&nbsp;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 <a href=\"https:\/\/usqa.questionpro.com\/blog\/es\/desviacion-estandar\/\">desviaciones est\u00e1ndar<\/a>, variables categ\u00f3ricas e <\/span><a href=\"https:\/\/usqa.questionpro.com\/blog\/es\/intervalo-de-confianza\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">intervalos de confianza<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.&nbsp;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Tipos de an\u00e1lisis de datos exploratorios<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bueno, hay principalmente cuatro tipos de an\u00e1lisis exploratorio de datos, que son:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Univariante no gr\u00e1fico:<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El univariante no gr\u00e1fico es la forma m\u00e1s simple de an\u00e1lisis de datos y consta de una sola variable. Al ser una sola variable, no se trata de causas o relaciones. En cambio, el prop\u00f3sito principal del an\u00e1lisis univariado es describir los datos y encontrar patrones dentro de ellos.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e1fico univariado:<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los m\u00e9todos no gr\u00e1ficos no pueden proporcionar una imagen completa de los datos. Por lo tanto, aqu\u00ed se requieren m\u00e9todos gr\u00e1ficos. Los tipos comunes de gr\u00e1ficos univariantes son:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Diagramas de tallos y hojas:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Estos muestran todos los valores de los datos y la forma de la distribuci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Histogramas y gr\u00e1ficos de barras<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, en el que cada barra representa la frecuencia (recuento) o proporci\u00f3n (recuento\/recuento total) de casos para un rango de valores.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Diagramas de caja:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> representan gr\u00e1ficamente el resumen de cinco n\u00fameros del m\u00ednimo, primer cuartil, mediana, tercer cuartil y el m\u00e1ximo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Multivariante no gr\u00e1fico<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos multivariados surgen de m\u00e1s de una variable. Generalmente, las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis exploratorio multivariadas no gr\u00e1ficas muestran la relaci\u00f3n entre dos o m\u00e1s variables de datos a trav\u00e9s de <\/span><a href=\"https:\/\/usqa.questionpro.com\/blog\/es\/tabulacion-cruzada\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">tabulaciones cruzadas<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o estad\u00edsticas.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e1fico multivariante<\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos multivariados usan gr\u00e1ficos cuando muestran las relaciones entre dos o m\u00e1s conjuntos de datos. El m\u00e1s utilizado es un diagrama de barras agrupadas o gr\u00e1fico de barras en el que cada grupo representa un nivel de una de las variables y cada barra dentro de un grupo representa los niveles de la otra variable.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Otros tipos comunes de gr\u00e1ficos multivariantes incluyen:<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Gr\u00e1fico de dispersi\u00f3n: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Se utiliza para trazar puntos de datos en un eje horizontal y vertical para mostrar cu\u00e1nto se ve afectada una variable por otra.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Gr\u00e1fico multivariante: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Es una representaci\u00f3n gr\u00e1fica de las relaciones entre los factores y una respuesta.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Gr\u00e1fico de secuencia de ejecuci\u00f3n:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Es un gr\u00e1fico lineal de datos trazados a lo largo del tiempo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Gr\u00e1fico de burbujas: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Es una <a href=\"https:\/\/usqa.questionpro.com\/blog\/es\/visualizacion-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">visualizaci\u00f3n de datos<\/a> que muestra varios c\u00edrculos (burbujas) en un gr\u00e1fico bidimensional.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mapa de calor: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Es una representaci\u00f3n gr\u00e1fica de datos donde los valores se representan por color.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Te invitamos a conocer qu\u00e9 es el <\/span><a href=\"https:\/\/usqa.questionpro.com\/blog\/es\/analisis-estadistico\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">an\u00e1lisis estad\u00edstico<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y c\u00f3mo funciona.<\/span><\/p><\/blockquote>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Herramientas de an\u00e1lisis exploratorio de datos<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hay muchas herramientas disponibles para el an\u00e1lisis exploratorio de datos. Algunos de los m\u00e1s populares son R, Python y SAS. Sin embargo, cada uno tiene sus fortalezas y debilidades, por lo que es esencial elegir la herramienta adecuada para el trabajo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">R es una excelente herramienta para visualizar datos. Tiene una amplia variedad de diagramas y gr\u00e1ficos que se pueden usar para explorar datos. Tambi\u00e9n tiene muchas funciones estad\u00edsticas que se pueden utilizar para realizar an\u00e1lisis m\u00e1s avanzados.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Python es otra gran herramienta para el an\u00e1lisis de datos tipo exploratorio . Tiene muchas de las mismas caracter\u00edsticas que R, pero tambi\u00e9n es m\u00e1s f\u00e1cil de usar. Como resultado, Python es una excelente opci\u00f3n para los principiantes que quieren iniciarse en el an\u00e1lisis de datos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">SAS es un poderoso paquete de software estad\u00edstico que puede usarse para el an\u00e1lisis exploratorio. SAS es m\u00e1s caro que R y Python, pero vale la pena la inversi\u00f3n si necesita realizar c\u00e1lculos m\u00e1s complejos.<\/span><\/p>\n<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Conoce algunas <\/span><a href=\"https:\/\/usqa.questionpro.com\/blog\/es\/herramientas-de-analisis-de-datos-para-una-investigacion-de-mercado\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">herramientas de an\u00e1lisis de datos<\/span><\/a>.<\/p><\/blockquote>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">QuestionPro y el an\u00e1lisis exploratorio de datos<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Siempre puedes tener tus datos desde fuentes de datos diferentes, y QuestionPro definitivamente puede ayudarte a recopilar los datos de tu encuesta desde m\u00faltiples canales. Pero, \u00bfqu\u00e9 sucede cuando quieres ir m\u00e1s all\u00e1 de los datos que ya se han recopilado? Ah\u00ed es donde entra en juego el an\u00e1lisis tipo exploratorio.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las herramientas de an\u00e1lisis integradas de QuestionPro facilitan comenzar con este an\u00e1lisis. Puedes ver r\u00e1pidamente estad\u00edsticas resumidas de tus datos, crear visualizaciones interactivas y m\u00e1s. Y debido a que QuestionPro se integra con R, puedes usar todas las poderosas herramientas estad\u00edsticas que ofrece R.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si est\u00e1s listo para llevar tu an\u00e1lisis de datos al siguiente nivel, QuestionPro es una de las herramientas que necesitas.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Finalmente, podemos decir que el an\u00e1lisis exploratorio de datos es una metodolog\u00eda comprobada que puede ayudar a los Data Scientists a dar sentido a conjuntos de datos complejos. Mediante el uso de visualizaciones y otros m\u00e9todos, puedes descubrir patrones y relaciones que de otro modo no habr\u00edas encontrado.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo tanto, el an\u00e1lisis tipo exploratorio es una parte esencial de cualquier an\u00e1lisis de datos, y esperamos que este art\u00edculo te haya brindado una excelente introducci\u00f3n al tema.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a1Crea tu cuenta gratis QuestionPro y comienza a descubrir todo lo que te ofrece nuestro <\/span><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/es\/software-para-encuestas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">software para encuestas<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">!<\/span><\/p>\n<p><center><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/a\/showEntry.do?lan=es_LA&amp;sourceRef=blog\"><button>Crear encuesta gratis<\/button><\/a><\/center><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El matem\u00e1tico estadounidense John Tukey desarroll\u00f3 originalmente el an\u00e1lisis exploratorio de datos en la d\u00e9cada de 1970. 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