Introducción al análisis de datos
En este artículo, veremos un resumen sobre los Tipos de análisis de datos. En la era del siglo XXI, posiblemente el cambio más notable es cómo los datos se convirtieron en parte de nuestro sistema de toma de decisiones en todas las áreas de nuestra vida. No hay duda de que "Los datos son el nuevo petróleo" de todos los sectores. Ahora, con el aumento del ancho de banda casi infinito, llegan nuevos desafíos sobre cómo utilizar esta gran escala de datos de manera efectiva y obtener información importante de los datos. Junto con la gran escala de datos, también el ruido aumenta gradualmente, el análisis de datos es una colección de varias metodologías y mentalidades para obtener lo mejor de los datos disponibles y convertir los datos en bruto en algún valor comercial o social.
Tipos de análisis de datos
Según las metodologías utilizadas, el análisis de datos se puede dividir en las siguientes cuatro partes:
- Análisis descriptivo
- Análisis exploratorio de datos
- Análisis predictivo
- Análisis inferencial
1. Análisis descriptivo
El análisis descriptivo es la forma numérica de obtener información sobre los datos. En el análisis descriptivo, obtenemos un valor resumido de las variables numéricas. Supongamos que está analizando los datos de ventas de un fabricante de automóviles. En la literatura de análisis descriptivo, buscará preguntas como cuál es la media, el modo del precio de venta de un tipo de automóvil, cuáles fueron los ingresos incurridos por la venta de un tipo particular de automóvil, etc. Podemos obtener la tendencia central y dispersión de las variables numéricas de los datos utilizando este tipo de análisis. En la mayoría de los casos prácticos de uso de la ciencia de datos, el análisis descriptivo lo ayudará a obtener la información de alto nivel de los datos y a acostumbrarse al conjunto de datos. Las terminologías importantes del análisis descriptivo son:
- Media (promedio de todos los números en una lista de números)
- Modo (número más frecuente en una lista de números)
- Mediana (valor medio de una lista de números)
- Desviación estándar (cantidad de variación de un conjunto de valores del valor medio)
- Varianza (cuadrado de desviación estándar)
- Rango intercuartil (valores entre el percentil 25 y 75 de una lista de números)
En python, la biblioteca pandas proporciona un método llamado 'describir', que proporciona información descriptiva sobre el marco de datos. También utilizamos otras bibliotecas como el modelo de estadísticas o podemos desarrollar nuestro código según el caso de uso.
2. Análisis de datos exploratorios
En contraste con el análisis descriptivo de datos donde analizamos los datos numéricamente, el análisis exploratorio de datos es la forma visual de analizar los datos. Una vez que tengamos una comprensión básica de los datos disponibles a través del análisis descriptivo, pasaremos al análisis exploratorio de datos. También podemos dividir el análisis exploratorio de datos en dos partes:
- Análisis uni variado (exploración de la característica de una sola variable)
- Análisis multivariante (análisis comparativo de múltiples variables, si comparamos la correlación de dos variables, se llama análisis bivariado)
En la forma visual del análisis de datos, utilizamos varios tipos de diagramas y gráficos para analizar datos. Para analizar una sola variable (análisis univariante) podemos usar un diagrama de barras, histogramas, diagrama de caja con bigote, diagrama de violín, etc. Para el análisis multivariante, usamos el diagrama de dispersión, diagramas de contorno, diagramas multidimensionales, etc.
Pero, ¿por qué necesitamos análisis de datos exploratorios?
- El análisis exploratorio de datos ofrece una forma visual de describir los datos, lo que ayuda a identificar las características de los datos con mayor claridad.
- Nos ayuda a identificar qué características son más importantes. Esto es particularmente útil cuando tratamos con datos de alta dimensión. (es decir, métodos como PCA y t-SNE ayudan a reducir la dimensionalidad).
- Es una forma efectiva de explicar el resultado incurrido a los ejecutivos y los poseedores de apilamientos no técnicos.
En python, hay muchas bibliotecas para realizar análisis de datos exploratorios. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, etc. son los más populares entre estos.
3. Análisis predictivo
¿Qué sucede si sabemos de antemano los errores que cometeremos en el futuro? Intentaremos evitar esos ¿verdad? El análisis predictivo no es más que la forma más científica de predecir resultados futuros mediante el análisis de eventos históricos. El corazón de la ciencia de datos se basa en el análisis predictivo. El análisis predictivo nos ayuda a responder las siguientes preguntas: "¿Podemos predecir si un comprador comprará un producto específico o no?" O '¿Podemos estimar el costo total que una aseguradora tiene que pagar por los reclamos? 'O' ¿Podemos estimar la cantidad de lluvia en el próximo monzón? '
El análisis predictivo nos ayuda a dar el resultado aproximado o más probable de las preguntas importantes que luego resultan en cambios empresariales y socioeconómicos a gran escala. Los modelos de aprendizaje automático se desarrollan en base a datos históricos para predecir el resultado de eventos futuros no vistos similares.
4. Análisis inferencial
El análisis inferencial es la literatura de la ciencia de datos, mientras que predecimos el resultado referencial para múltiples sectores. Por ejemplo, derivar el índice de precios al consumidor o el ingreso per cápita. No es factible llegar a cada consumidor uno por uno y calcular. En lugar de esto, tomamos muestras científicamente de la población y, con la ayuda del análisis estadístico, derivamos el índice.
Conclusión
En este artículo, hemos discutido las diversas metodologías de análisis de datos. ¿Necesitamos usar todos estos métodos o podemos usar alguno de ellos? Bueno, ahora se basa en el caso de uso y el dominio de la aplicación. Pero en la mayoría de los casos, comenzaremos con un análisis de datos descriptivo y exploratorio y desarrollaremos modelos predictivos para predecir resultados futuros.
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