Análisis exploratorio de datos: Qué es, tipos e importancia

El matemático estadounidense John Tukey desarrolló originalmente el análisis exploratorio de datos en la década de 1970. Aún hoy, las técnicas de este tipo de análisis continúan siendo un método ampliamente utilizado en el proceso de descubrimiento de datos. 

Más allá del modelado formal o la prueba de hipótesis, el análisis exploratorio abre la puerta para una mejor comprensión de las variables del conjunto de datos y sus relaciones. También ayuda a determinar si la técnica estadística que se ha considerado para el análisis de datos es adecuada o no.

¿Qué es el análisis exploratorio de datos?

Los Data Scientists utilizan ampliamente el análisis tipo exploratorio al analizar e investigar conjuntos de datos, resumiendo las características principales de los datos para el método de visualización. Ayuda a descubrir patrones de datos, detectar anomalías, probar hipótesis y/o suposiciones.

Entonces, de manera simple, se puede definir como un método que ayuda a determinar las mejores formas de manipular la fuente de datos dada para obtener la respuesta que se necesita.

Te comparto 12 tipos de análisis de datos y cómo utilizarlos

 

Importancia del análisis exploratorio de datos 

El objetivo principal del análisis exploratorio es ayudar a analizar en profundidad el conjunto de datos antes de hacer suposiciones, identificar errores obvios, obtener una mejor comprensión de los patrones dentro del conjunto de datos, descubrir valores atípicos y/o eventos anómalos y, por último, pero no menos importante, para averiguar las relaciones entre las variables.

El análisis exploratorio de datos es extremadamente importante para el análisis de datos en el ámbito del Data Sciente. Primero, se usa para garantizar que los resultados sean válidos y aplicables a cualquier objetivo deseado. 

En segundo lugar, el análisis tipo exploratorio ayuda a las partes interesadas a garantizar que siempre hagan las preguntas correctas. También ayuda a responder las preguntas sobre desviaciones estándar, variables categóricas e intervalos de confianza

Finalmente, una vez que el análisis exploratorio de datos está completo y se extraen los conocimientos, sus características se pueden usar para un análisis o modelado de datos más sofisticado, incluido el Machine Learning.

Tipos de análisis de datos exploratorios

Bueno, hay principalmente cuatro tipos de análisis exploratorio de datos, que son:

  • Univariante no gráfico:

El univariante no gráfico es la forma más simple de análisis de datos y consta de una sola variable. Al ser una sola variable, no se trata de causas o relaciones. En cambio, el propósito principal del análisis univariado es describir los datos y encontrar patrones dentro de ellos.

  • Gráfico univariado:

Los métodos no gráficos no pueden proporcionar una imagen completa de los datos. Por lo tanto, aquí se requieren métodos gráficos. Los tipos comunes de gráficos univariantes son:

  1. Diagramas de tallos y hojas: Estos muestran todos los valores de los datos y la forma de la distribución.
  2. Histogramas y gráficos de barras, en el que cada barra representa la frecuencia (recuento) o proporción (recuento/recuento total) de casos para un rango de valores.
  3. Diagramas de caja: representan gráficamente el resumen de cinco números del mínimo, primer cuartil, mediana, tercer cuartil y el máximo.
  • Multivariante no gráfico

Los datos multivariados surgen de más de una variable. Generalmente, las técnicas de análisis exploratorio multivariadas no gráficas muestran la relación entre dos o más variables de datos a través de tabulaciones cruzadas o estadísticas.

  • Gráfico multivariante

Los datos multivariados usan gráficos cuando muestran las relaciones entre dos o más conjuntos de datos. El más utilizado es un diagrama de barras agrupadas o gráfico 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.

Otros tipos comunes de gráficos multivariantes incluyen:

  • Gráfico de dispersión: Se utiliza para trazar puntos de datos en un eje horizontal y vertical para mostrar cuánto se ve afectada una variable por otra.
  • Gráfico multivariante: Es una representación gráfica de las relaciones entre los factores y una respuesta.
  • Gráfico de secuencia de ejecución: Es un gráfico lineal de datos trazados a lo largo del tiempo.
  • Gráfico de burbujas: Es una visualización de datos que muestra varios círculos (burbujas) en un gráfico bidimensional.
  • Mapa de calor: Es una representación gráfica de datos donde los valores se representan por color.

Te invitamos a conocer qué es el análisis estadístico y cómo funciona.

 

Herramientas de análisis exploratorio de datos

Hay muchas herramientas disponibles para el análisis exploratorio de datos. Algunos de los más 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.

R es una excelente herramienta para visualizar datos. Tiene una amplia variedad de diagramas y gráficos que se pueden usar para explorar datos. También tiene muchas funciones estadísticas que se pueden utilizar para realizar análisis más avanzados.

Python es otra gran herramienta para el análisis de datos tipo exploratorio . Tiene muchas de las mismas características que R, pero también es más fácil de usar. Como resultado, Python es una excelente opción para los principiantes que quieren iniciarse en el análisis de datos.

SAS es un poderoso paquete de software estadístico que puede usarse para el análisis exploratorio. SAS es más caro que R y Python, pero vale la pena la inversión si necesita realizar cálculos más complejos.

Conoce algunas herramientas de análisis de datos.

 

QuestionPro y el análisis exploratorio de datos

Siempre puedes tener tus datos desde fuentes de datos diferentes, y QuestionPro definitivamente puede ayudarte a recopilar los datos de tu encuesta desde múltiples canales. Pero, ¿qué sucede cuando quieres ir más allá de los datos que ya se han recopilado? Ahí es donde entra en juego el análisis tipo exploratorio.

Las herramientas de análisis integradas de QuestionPro facilitan comenzar con este análisis. Puedes ver rápidamente estadísticas resumidas de tus datos, crear visualizaciones interactivas y más. Y debido a que QuestionPro se integra con R, puedes usar todas las poderosas herramientas estadísticas que ofrece R.

Si estás listo para llevar tu análisis de datos al siguiente nivel, QuestionPro es una de las herramientas que necesitas.

Conclusión

Finalmente, podemos decir que el análisis exploratorio de datos es una metodología comprobada que puede ayudar a los Data Scientists a dar sentido a conjuntos de datos complejos. Mediante el uso de visualizaciones y otros métodos, puedes descubrir patrones y relaciones que de otro modo no habrías encontrado.

Por lo tanto, el análisis tipo exploratorio es una parte esencial de cualquier análisis de datos, y esperamos que este artículo te haya brindado una excelente introducción al tema.

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