Capítulo 10: Análisis Exploratorio de Datos Visuales
10.1 Análisis Univariado
Estamos encantados de presentarles el Capítulo 10, que se sumerge en el fascinante mundo del Análisis Exploratorio de Datos Visual, o Visual EDA abreviado. A medida que continuamos nuestro viaje en el ámbito del análisis de datos, comenzamos a apreciar la notable capacidad del cerebro humano para detectar patrones, tendencias y anomalías en datos visuales.
A menudo, las visualizaciones son más efectivas para resaltar ideas que los números o tablas en bruto, y es por eso que en este capítulo exploraremos una variedad de técnicas de Visual EDA. Comenzaremos cubriendo el Análisis Univariado, que se centra en analizar una variable a la vez. En esta sección, aprenderemos cómo crear histogramas, gráficos de densidad y diagramas de caja para obtener una comprensión más profunda de nuestros datos.
También discutiremos la importancia de elegir visualizaciones apropiadas para diferentes tipos de datos y exploraremos algunos errores comunes a evitar al trabajar con visualizaciones. Con el Visual EDA, desbloquearemos una herramienta poderosa que nos permite ver nuestros datos de nuevas y emocionantes formas, lo que nos lleva a obtener ideas más significativas y tomar mejores decisiones. Entonces, ¡sumergámonos y exploremos juntos el mundo del Visual EDA!
El análisis univariado es una forma crucial de análisis que sirve como un paso fundamental para comprender su conjunto de datos. Involucra examinar una sola variable, lo que puede parecer una tarea simple, pero es un paso importante que proporciona información valiosa sobre la naturaleza de sus datos. Al visualizar variables individuales, puede obtener una mejor comprensión de su distribución, tendencias y peculiaridades.
Este proceso puede ayudarlo a identificar tendencias y patrones que pueden estar presentes en sus datos, lo que le permite tomar decisiones informadas basadas en sus hallazgos. Por ejemplo, si está examinando un conjunto de datos de compras de clientes, el análisis univariado puede ayudarlo a comprender los productos más populares, la frecuencia de las compras y el monto promedio gastado por transacción.
Esto puede ayudarlo a adaptar sus estrategias de marketing y ventas para satisfacer mejor las necesidades y preferencias de sus clientes. Por lo tanto, es esencial llevar a cabo un análisis univariado como parte de su proceso de análisis de datos para obtener una comprensión integral de sus datos.
10.1.1 Histogramas
Los histogramas son una herramienta esencial en el análisis de datos univariados. Nos proporcionan una representación visual de la distribución de una variable numérica, lo que nos permite evaluar la forma de los datos e identificar patrones o tendencias. Al examinar el histograma, podemos obtener información sobre la tendencia central de los datos, así como su variabilidad y dispersión.
Además, los histogramas son altamente personalizables y se pueden utilizar para explorar una amplia gama de tipos de datos y variables, lo que los convierte en una herramienta versátil y valiosa para cualquier analista de datos o investigador. En general, los histogramas son una piedra angular del análisis exploratorio de datos y una técnica fundamental para obtener una comprensión más profunda de nuestros datos.
Así es cómo trazar un histograma usando Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample data: ages of a group of people
ages = [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70]
# Create a histogram
plt.hist(ages, bins=5, color='blue', edgecolor='black')
plt.title("Age Distribution")
plt.xlabel("Ages")
plt.ylabel("Frequency")
# Show the plot
plt.show()10.1.2 Diagramas de Caja
Los diagramas de caja, también conocidos como diagramas de caja y bigotes, son un tipo de representación gráfica que se utiliza con frecuencia en el análisis estadístico. Son particularmente útiles para representar la dispersión de una variable, proporcionando un resumen visual de su distribución. Los diagramas de caja se construyen utilizando cinco medidas estadísticas: el mínimo, el primer cuartil, la mediana, el tercer cuartil y el máximo.
El cuadro en el diagrama representa el rango intercuartílico (IQR), que es la distancia entre el primer y tercer cuartil. Los bigotes se extienden desde el cuadro hasta los valores mínimo y máximo, excluyendo cualquier punto de datos identificado como valores atípicos. El uso de diagramas de caja permite una forma rápida y fácil de comparar la dispersión de diferentes variables e identificar posibles valores atípicos en los datos.
Aquí tienes un simple diagrama de caja usando Matplotlib:
# Sample data: exam scores of a class
exam_scores = [45, 60, 55, 70, 75, 50, 90, 85]
# Create a box plot
plt.boxplot(exam_scores)
plt.title("Exam Score Distribution")
plt.ylabel("Scores")
# Show the plot
plt.show()10.1.3 Gráficos de conteo para datos categóricos
Cuando se trata de datos categóricos, un gráfico de conteo puede ser una herramienta extremadamente informativa para usar en el análisis de datos. En un gráfico de conteo, cada categoría se representa por una barra cuya altura corresponde a la frecuencia de esa categoría en el conjunto de datos. Al examinar la altura de cada barra, podemos determinar rápidamente qué categorías son más comunes y cuáles son menos frecuentes.
Esta información se puede utilizar para identificar patrones o tendencias en los datos que pueden no ser evidentes desde una simple inspección de los datos en bruto. Además, los gráficos de conteo se pueden usar para comparar la frecuencia de las categorías en diferentes subgrupos de datos. Por ejemplo, podríamos crear un gráfico de conteo que muestre la frecuencia de cada categoría desglosada por género o grupo de edad.
Esto puede ayudarnos a identificar cualquier diferencia o similitud en la forma en que diferentes subgrupos de datos se distribuyen entre las categorías. Por lo tanto, los gráficos de conteo son una herramienta valiosa en el arsenal del analista de datos, proporcionando una forma simple pero poderosa de explorar y visualizar datos categóricos.
Así es cómo puedes hacer uno usando Seaborn:
import seaborn as sns
# Sample data: favorite fruits of a group
fruits = ['Apple', 'Banana', 'Apple', 'Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Cherry']
# Create a count plot
sns.countplot(x=fruits)
plt.title("Favorite Fruits")
plt.xlabel("Fruits")
plt.ylabel("Frequency")
# Show the plot
plt.show()Estas son algunas de las muchas técnicas que puedes emplear para el análisis univariado. Cada uno de estos métodos proporciona una perspectiva única a través de la cual puedes examinar tus variables. Así que adelante y sumérgete; te sorprenderás de lo que estas simples visualizaciones pueden revelar sobre tus datos.
El análisis univariado es una herramienta esencial en la exploración de datos. Al utilizar diversas técnicas para comprender la distribución, dispersión y tendencia central de una variable, podemos descubrir patrones e información oculta. Por ejemplo, los histogramas y los gráficos de densidad pueden ayudarnos a visualizar la forma de una distribución, mientras que los diagramas de caja pueden mostrarnos la mediana y el rango de una variable. Además, podemos utilizar estadísticas resumidas como la media, la mediana y la moda para tener una idea de la tendencia central de una variable.
Es importante tener en cuenta que el análisis univariado es solo el primer paso en el análisis de datos. Una vez que tengamos un buen entendimiento de nuestras variables, podemos pasar a análisis más complejos como el análisis bivariado y multivariado, que nos permiten explorar las relaciones entre variables. Sin embargo, dominar el análisis univariado es crucial para cualquier persona que quiera ser competente en el análisis de datos y tomar decisiones informadas basadas en los datos.
10.1.4 Estadísticas descriptivas junto con Visualizaciones
Los gráficos proporcionan una excelente manera de representar visualmente los datos, pero también es esencial considerar los valores numéricos porque ofrecen una perspectiva diferente. Combinar tanto los datos visuales como numéricos puede proporcionar una comprensión más completa del conjunto de datos.
En el ejemplo a continuación, tenemos un código que crea un histograma para un conjunto de datos aleatorio y calcula su media y desviación estándar. Analizar el histograma nos proporciona una representación visual de la distribución de los datos, mientras que la media y la desviación estándar nos proporcionan valores numéricos que describen la tendencia central y la variabilidad del conjunto de datos. Al analizar tanto los datos visuales como numéricos, podemos obtener una comprensión más profunda del conjunto de datos y tomar decisiones más informadas basadas en los datos.
Ejemplo:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate a random dataset
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
# Calculate mean and standard deviation
mean_value = np.mean(data)
std_value = np.std(data)
# Create the histogram
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.7, label='Frequency')
# Mark mean and standard deviation
plt.axvline(mean_value, color='r', linestyle='dashed', linewidth=1, label=f'Mean: {mean_value:.2f}')
plt.axvline(mean_value + std_value, color='g', linestyle='dashed', linewidth=1, label=f'Standard Deviation: {std_value:.2f}')
plt.axvline(mean_value - std_value, color='g', linestyle='dashed', linewidth=1)
plt.legend()
plt.show()Esto nos brinda una visión integral de la distribución de nuestros puntos de datos.
10.1.5 Gráfico de Densidad de Kernel
El Gráfico de Densidad de Kernel es una herramienta útil para la visualización de datos cuando se desea una representación más suave. En lugar del aspecto de bloques de los histogramas, el Gráfico de Densidad de Kernel proporciona una curva suave que puede hacer que los patrones y tendencias en los datos sean más evidentes.
Este tipo de gráfico es particularmente útil para conjuntos de datos grandes, ya que la curva suave puede ayudar a identificar picos y valles más pequeños que podrían perderse en un histograma. Además, el Gráfico de Densidad de Kernel se puede utilizar para estimar la función de densidad de probabilidad de una variable, lo que puede proporcionar ideas valiosas sobre la distribución de los datos.
Por lo tanto, es una herramienta valiosa para analistas de datos e investigadores que desean obtener una comprensión más profunda de sus conjuntos de datos.
Ejemplo:
import seaborn as sns
sns.kdeplot(data)
plt.show()10.1.6 Diagrama de Violín
Los diagramas de violín son un tipo de visualización de datos que combina los beneficios de un diagrama de caja y un gráfico de densidad de kernel. El componente del diagrama de caja del diagrama de violín muestra la mediana, los cuartiles y el rango de los datos, mientras que el componente del gráfico de densidad de kernel muestra la forma de la distribución.
Esta combinación única hace que los diagramas de violín sean una excelente herramienta para comparar la distribución de datos entre diferentes categorías. Al utilizar diagramas de violín, puedes identificar fácilmente diferencias en la forma y dispersión de los datos entre categorías, lo que permite un análisis más matizado de tus datos.
Además, los diagramas de violín pueden ser particularmente útiles cuando la distribución de los datos no es normal o cuando tienes un gran número de puntos de datos, ya que proporcionan una representación más informativa y precisa de los datos en comparación con los diagramas de caja tradicionales.
Ejemplo:
# Example using seaborn
sns.violinplot(x='species', y='petal_length', data=iris)
plt.show()10.1.7 Sesgo y Curtosis de los Datos
Las visualizaciones a menudo pueden ser muy útiles para mostrar la distribución de los datos, especialmente en términos de sesgo (asimetría) y curtosis (cola). Es importante tener una buena comprensión de si los datos tienen sesgo positivo o negativo, ya que este conocimiento puede ser esencial para tomar decisiones basadas en los datos. Para calcular el sesgo y la curtosis de los datos, se puede utilizar el módulo scipy.stats.
Este módulo proporciona una variedad de funciones estadísticas que se pueden utilizar para analizar datos de diversas formas, incluido el cálculo del sesgo y la curtosis. Al utilizar estas funciones, es posible obtener una comprensión más profunda de los datos y tomar decisiones más informadas basadas en los resultados.
Ejemplo:
from scipy.stats import skew, kurtosis
# Calculate skewness and kurtosis
data_skewness = skew(data)
data_kurtosis = kurtosis(data)
print(f"Skewness: {data_skewness}")
print(f"Kurtosis: {data_kurtosis}")10.1 Análisis Univariado
Estamos encantados de presentarles el Capítulo 10, que se sumerge en el fascinante mundo del Análisis Exploratorio de Datos Visual, o Visual EDA abreviado. A medida que continuamos nuestro viaje en el ámbito del análisis de datos, comenzamos a apreciar la notable capacidad del cerebro humano para detectar patrones, tendencias y anomalías en datos visuales.
A menudo, las visualizaciones son más efectivas para resaltar ideas que los números o tablas en bruto, y es por eso que en este capítulo exploraremos una variedad de técnicas de Visual EDA. Comenzaremos cubriendo el Análisis Univariado, que se centra en analizar una variable a la vez. En esta sección, aprenderemos cómo crear histogramas, gráficos de densidad y diagramas de caja para obtener una comprensión más profunda de nuestros datos.
También discutiremos la importancia de elegir visualizaciones apropiadas para diferentes tipos de datos y exploraremos algunos errores comunes a evitar al trabajar con visualizaciones. Con el Visual EDA, desbloquearemos una herramienta poderosa que nos permite ver nuestros datos de nuevas y emocionantes formas, lo que nos lleva a obtener ideas más significativas y tomar mejores decisiones. Entonces, ¡sumergámonos y exploremos juntos el mundo del Visual EDA!
El análisis univariado es una forma crucial de análisis que sirve como un paso fundamental para comprender su conjunto de datos. Involucra examinar una sola variable, lo que puede parecer una tarea simple, pero es un paso importante que proporciona información valiosa sobre la naturaleza de sus datos. Al visualizar variables individuales, puede obtener una mejor comprensión de su distribución, tendencias y peculiaridades.
Este proceso puede ayudarlo a identificar tendencias y patrones que pueden estar presentes en sus datos, lo que le permite tomar decisiones informadas basadas en sus hallazgos. Por ejemplo, si está examinando un conjunto de datos de compras de clientes, el análisis univariado puede ayudarlo a comprender los productos más populares, la frecuencia de las compras y el monto promedio gastado por transacción.
Esto puede ayudarlo a adaptar sus estrategias de marketing y ventas para satisfacer mejor las necesidades y preferencias de sus clientes. Por lo tanto, es esencial llevar a cabo un análisis univariado como parte de su proceso de análisis de datos para obtener una comprensión integral de sus datos.
10.1.1 Histogramas
Los histogramas son una herramienta esencial en el análisis de datos univariados. Nos proporcionan una representación visual de la distribución de una variable numérica, lo que nos permite evaluar la forma de los datos e identificar patrones o tendencias. Al examinar el histograma, podemos obtener información sobre la tendencia central de los datos, así como su variabilidad y dispersión.
Además, los histogramas son altamente personalizables y se pueden utilizar para explorar una amplia gama de tipos de datos y variables, lo que los convierte en una herramienta versátil y valiosa para cualquier analista de datos o investigador. En general, los histogramas son una piedra angular del análisis exploratorio de datos y una técnica fundamental para obtener una comprensión más profunda de nuestros datos.
Así es cómo trazar un histograma usando Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample data: ages of a group of people
ages = [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70]
# Create a histogram
plt.hist(ages, bins=5, color='blue', edgecolor='black')
plt.title("Age Distribution")
plt.xlabel("Ages")
plt.ylabel("Frequency")
# Show the plot
plt.show()10.1.2 Diagramas de Caja
Los diagramas de caja, también conocidos como diagramas de caja y bigotes, son un tipo de representación gráfica que se utiliza con frecuencia en el análisis estadístico. Son particularmente útiles para representar la dispersión de una variable, proporcionando un resumen visual de su distribución. Los diagramas de caja se construyen utilizando cinco medidas estadísticas: el mínimo, el primer cuartil, la mediana, el tercer cuartil y el máximo.
El cuadro en el diagrama representa el rango intercuartílico (IQR), que es la distancia entre el primer y tercer cuartil. Los bigotes se extienden desde el cuadro hasta los valores mínimo y máximo, excluyendo cualquier punto de datos identificado como valores atípicos. El uso de diagramas de caja permite una forma rápida y fácil de comparar la dispersión de diferentes variables e identificar posibles valores atípicos en los datos.
Aquí tienes un simple diagrama de caja usando Matplotlib:
# Sample data: exam scores of a class
exam_scores = [45, 60, 55, 70, 75, 50, 90, 85]
# Create a box plot
plt.boxplot(exam_scores)
plt.title("Exam Score Distribution")
plt.ylabel("Scores")
# Show the plot
plt.show()10.1.3 Gráficos de conteo para datos categóricos
Cuando se trata de datos categóricos, un gráfico de conteo puede ser una herramienta extremadamente informativa para usar en el análisis de datos. En un gráfico de conteo, cada categoría se representa por una barra cuya altura corresponde a la frecuencia de esa categoría en el conjunto de datos. Al examinar la altura de cada barra, podemos determinar rápidamente qué categorías son más comunes y cuáles son menos frecuentes.
Esta información se puede utilizar para identificar patrones o tendencias en los datos que pueden no ser evidentes desde una simple inspección de los datos en bruto. Además, los gráficos de conteo se pueden usar para comparar la frecuencia de las categorías en diferentes subgrupos de datos. Por ejemplo, podríamos crear un gráfico de conteo que muestre la frecuencia de cada categoría desglosada por género o grupo de edad.
Esto puede ayudarnos a identificar cualquier diferencia o similitud en la forma en que diferentes subgrupos de datos se distribuyen entre las categorías. Por lo tanto, los gráficos de conteo son una herramienta valiosa en el arsenal del analista de datos, proporcionando una forma simple pero poderosa de explorar y visualizar datos categóricos.
Así es cómo puedes hacer uno usando Seaborn:
import seaborn as sns
# Sample data: favorite fruits of a group
fruits = ['Apple', 'Banana', 'Apple', 'Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Cherry']
# Create a count plot
sns.countplot(x=fruits)
plt.title("Favorite Fruits")
plt.xlabel("Fruits")
plt.ylabel("Frequency")
# Show the plot
plt.show()Estas son algunas de las muchas técnicas que puedes emplear para el análisis univariado. Cada uno de estos métodos proporciona una perspectiva única a través de la cual puedes examinar tus variables. Así que adelante y sumérgete; te sorprenderás de lo que estas simples visualizaciones pueden revelar sobre tus datos.
El análisis univariado es una herramienta esencial en la exploración de datos. Al utilizar diversas técnicas para comprender la distribución, dispersión y tendencia central de una variable, podemos descubrir patrones e información oculta. Por ejemplo, los histogramas y los gráficos de densidad pueden ayudarnos a visualizar la forma de una distribución, mientras que los diagramas de caja pueden mostrarnos la mediana y el rango de una variable. Además, podemos utilizar estadísticas resumidas como la media, la mediana y la moda para tener una idea de la tendencia central de una variable.
Es importante tener en cuenta que el análisis univariado es solo el primer paso en el análisis de datos. Una vez que tengamos un buen entendimiento de nuestras variables, podemos pasar a análisis más complejos como el análisis bivariado y multivariado, que nos permiten explorar las relaciones entre variables. Sin embargo, dominar el análisis univariado es crucial para cualquier persona que quiera ser competente en el análisis de datos y tomar decisiones informadas basadas en los datos.
10.1.4 Estadísticas descriptivas junto con Visualizaciones
Los gráficos proporcionan una excelente manera de representar visualmente los datos, pero también es esencial considerar los valores numéricos porque ofrecen una perspectiva diferente. Combinar tanto los datos visuales como numéricos puede proporcionar una comprensión más completa del conjunto de datos.
En el ejemplo a continuación, tenemos un código que crea un histograma para un conjunto de datos aleatorio y calcula su media y desviación estándar. Analizar el histograma nos proporciona una representación visual de la distribución de los datos, mientras que la media y la desviación estándar nos proporcionan valores numéricos que describen la tendencia central y la variabilidad del conjunto de datos. Al analizar tanto los datos visuales como numéricos, podemos obtener una comprensión más profunda del conjunto de datos y tomar decisiones más informadas basadas en los datos.
Ejemplo:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate a random dataset
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
# Calculate mean and standard deviation
mean_value = np.mean(data)
std_value = np.std(data)
# Create the histogram
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.7, label='Frequency')
# Mark mean and standard deviation
plt.axvline(mean_value, color='r', linestyle='dashed', linewidth=1, label=f'Mean: {mean_value:.2f}')
plt.axvline(mean_value + std_value, color='g', linestyle='dashed', linewidth=1, label=f'Standard Deviation: {std_value:.2f}')
plt.axvline(mean_value - std_value, color='g', linestyle='dashed', linewidth=1)
plt.legend()
plt.show()Esto nos brinda una visión integral de la distribución de nuestros puntos de datos.
10.1.5 Gráfico de Densidad de Kernel
El Gráfico de Densidad de Kernel es una herramienta útil para la visualización de datos cuando se desea una representación más suave. En lugar del aspecto de bloques de los histogramas, el Gráfico de Densidad de Kernel proporciona una curva suave que puede hacer que los patrones y tendencias en los datos sean más evidentes.
Este tipo de gráfico es particularmente útil para conjuntos de datos grandes, ya que la curva suave puede ayudar a identificar picos y valles más pequeños que podrían perderse en un histograma. Además, el Gráfico de Densidad de Kernel se puede utilizar para estimar la función de densidad de probabilidad de una variable, lo que puede proporcionar ideas valiosas sobre la distribución de los datos.
Por lo tanto, es una herramienta valiosa para analistas de datos e investigadores que desean obtener una comprensión más profunda de sus conjuntos de datos.
Ejemplo:
import seaborn as sns
sns.kdeplot(data)
plt.show()10.1.6 Diagrama de Violín
Los diagramas de violín son un tipo de visualización de datos que combina los beneficios de un diagrama de caja y un gráfico de densidad de kernel. El componente del diagrama de caja del diagrama de violín muestra la mediana, los cuartiles y el rango de los datos, mientras que el componente del gráfico de densidad de kernel muestra la forma de la distribución.
Esta combinación única hace que los diagramas de violín sean una excelente herramienta para comparar la distribución de datos entre diferentes categorías. Al utilizar diagramas de violín, puedes identificar fácilmente diferencias en la forma y dispersión de los datos entre categorías, lo que permite un análisis más matizado de tus datos.
Además, los diagramas de violín pueden ser particularmente útiles cuando la distribución de los datos no es normal o cuando tienes un gran número de puntos de datos, ya que proporcionan una representación más informativa y precisa de los datos en comparación con los diagramas de caja tradicionales.
Ejemplo:
# Example using seaborn
sns.violinplot(x='species', y='petal_length', data=iris)
plt.show()10.1.7 Sesgo y Curtosis de los Datos
Las visualizaciones a menudo pueden ser muy útiles para mostrar la distribución de los datos, especialmente en términos de sesgo (asimetría) y curtosis (cola). Es importante tener una buena comprensión de si los datos tienen sesgo positivo o negativo, ya que este conocimiento puede ser esencial para tomar decisiones basadas en los datos. Para calcular el sesgo y la curtosis de los datos, se puede utilizar el módulo scipy.stats.
Este módulo proporciona una variedad de funciones estadísticas que se pueden utilizar para analizar datos de diversas formas, incluido el cálculo del sesgo y la curtosis. Al utilizar estas funciones, es posible obtener una comprensión más profunda de los datos y tomar decisiones más informadas basadas en los resultados.
Ejemplo:
from scipy.stats import skew, kurtosis
# Calculate skewness and kurtosis
data_skewness = skew(data)
data_kurtosis = kurtosis(data)
print(f"Skewness: {data_skewness}")
print(f"Kurtosis: {data_kurtosis}")10.1 Análisis Univariado
Estamos encantados de presentarles el Capítulo 10, que se sumerge en el fascinante mundo del Análisis Exploratorio de Datos Visual, o Visual EDA abreviado. A medida que continuamos nuestro viaje en el ámbito del análisis de datos, comenzamos a apreciar la notable capacidad del cerebro humano para detectar patrones, tendencias y anomalías en datos visuales.
A menudo, las visualizaciones son más efectivas para resaltar ideas que los números o tablas en bruto, y es por eso que en este capítulo exploraremos una variedad de técnicas de Visual EDA. Comenzaremos cubriendo el Análisis Univariado, que se centra en analizar una variable a la vez. En esta sección, aprenderemos cómo crear histogramas, gráficos de densidad y diagramas de caja para obtener una comprensión más profunda de nuestros datos.
También discutiremos la importancia de elegir visualizaciones apropiadas para diferentes tipos de datos y exploraremos algunos errores comunes a evitar al trabajar con visualizaciones. Con el Visual EDA, desbloquearemos una herramienta poderosa que nos permite ver nuestros datos de nuevas y emocionantes formas, lo que nos lleva a obtener ideas más significativas y tomar mejores decisiones. Entonces, ¡sumergámonos y exploremos juntos el mundo del Visual EDA!
El análisis univariado es una forma crucial de análisis que sirve como un paso fundamental para comprender su conjunto de datos. Involucra examinar una sola variable, lo que puede parecer una tarea simple, pero es un paso importante que proporciona información valiosa sobre la naturaleza de sus datos. Al visualizar variables individuales, puede obtener una mejor comprensión de su distribución, tendencias y peculiaridades.
Este proceso puede ayudarlo a identificar tendencias y patrones que pueden estar presentes en sus datos, lo que le permite tomar decisiones informadas basadas en sus hallazgos. Por ejemplo, si está examinando un conjunto de datos de compras de clientes, el análisis univariado puede ayudarlo a comprender los productos más populares, la frecuencia de las compras y el monto promedio gastado por transacción.
Esto puede ayudarlo a adaptar sus estrategias de marketing y ventas para satisfacer mejor las necesidades y preferencias de sus clientes. Por lo tanto, es esencial llevar a cabo un análisis univariado como parte de su proceso de análisis de datos para obtener una comprensión integral de sus datos.
10.1.1 Histogramas
Los histogramas son una herramienta esencial en el análisis de datos univariados. Nos proporcionan una representación visual de la distribución de una variable numérica, lo que nos permite evaluar la forma de los datos e identificar patrones o tendencias. Al examinar el histograma, podemos obtener información sobre la tendencia central de los datos, así como su variabilidad y dispersión.
Además, los histogramas son altamente personalizables y se pueden utilizar para explorar una amplia gama de tipos de datos y variables, lo que los convierte en una herramienta versátil y valiosa para cualquier analista de datos o investigador. En general, los histogramas son una piedra angular del análisis exploratorio de datos y una técnica fundamental para obtener una comprensión más profunda de nuestros datos.
Así es cómo trazar un histograma usando Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample data: ages of a group of people
ages = [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70]
# Create a histogram
plt.hist(ages, bins=5, color='blue', edgecolor='black')
plt.title("Age Distribution")
plt.xlabel("Ages")
plt.ylabel("Frequency")
# Show the plot
plt.show()10.1.2 Diagramas de Caja
Los diagramas de caja, también conocidos como diagramas de caja y bigotes, son un tipo de representación gráfica que se utiliza con frecuencia en el análisis estadístico. Son particularmente útiles para representar la dispersión de una variable, proporcionando un resumen visual de su distribución. Los diagramas de caja se construyen utilizando cinco medidas estadísticas: el mínimo, el primer cuartil, la mediana, el tercer cuartil y el máximo.
El cuadro en el diagrama representa el rango intercuartílico (IQR), que es la distancia entre el primer y tercer cuartil. Los bigotes se extienden desde el cuadro hasta los valores mínimo y máximo, excluyendo cualquier punto de datos identificado como valores atípicos. El uso de diagramas de caja permite una forma rápida y fácil de comparar la dispersión de diferentes variables e identificar posibles valores atípicos en los datos.
Aquí tienes un simple diagrama de caja usando Matplotlib:
# Sample data: exam scores of a class
exam_scores = [45, 60, 55, 70, 75, 50, 90, 85]
# Create a box plot
plt.boxplot(exam_scores)
plt.title("Exam Score Distribution")
plt.ylabel("Scores")
# Show the plot
plt.show()10.1.3 Gráficos de conteo para datos categóricos
Cuando se trata de datos categóricos, un gráfico de conteo puede ser una herramienta extremadamente informativa para usar en el análisis de datos. En un gráfico de conteo, cada categoría se representa por una barra cuya altura corresponde a la frecuencia de esa categoría en el conjunto de datos. Al examinar la altura de cada barra, podemos determinar rápidamente qué categorías son más comunes y cuáles son menos frecuentes.
Esta información se puede utilizar para identificar patrones o tendencias en los datos que pueden no ser evidentes desde una simple inspección de los datos en bruto. Además, los gráficos de conteo se pueden usar para comparar la frecuencia de las categorías en diferentes subgrupos de datos. Por ejemplo, podríamos crear un gráfico de conteo que muestre la frecuencia de cada categoría desglosada por género o grupo de edad.
Esto puede ayudarnos a identificar cualquier diferencia o similitud en la forma en que diferentes subgrupos de datos se distribuyen entre las categorías. Por lo tanto, los gráficos de conteo son una herramienta valiosa en el arsenal del analista de datos, proporcionando una forma simple pero poderosa de explorar y visualizar datos categóricos.
Así es cómo puedes hacer uno usando Seaborn:
import seaborn as sns
# Sample data: favorite fruits of a group
fruits = ['Apple', 'Banana', 'Apple', 'Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Cherry']
# Create a count plot
sns.countplot(x=fruits)
plt.title("Favorite Fruits")
plt.xlabel("Fruits")
plt.ylabel("Frequency")
# Show the plot
plt.show()Estas son algunas de las muchas técnicas que puedes emplear para el análisis univariado. Cada uno de estos métodos proporciona una perspectiva única a través de la cual puedes examinar tus variables. Así que adelante y sumérgete; te sorprenderás de lo que estas simples visualizaciones pueden revelar sobre tus datos.
El análisis univariado es una herramienta esencial en la exploración de datos. Al utilizar diversas técnicas para comprender la distribución, dispersión y tendencia central de una variable, podemos descubrir patrones e información oculta. Por ejemplo, los histogramas y los gráficos de densidad pueden ayudarnos a visualizar la forma de una distribución, mientras que los diagramas de caja pueden mostrarnos la mediana y el rango de una variable. Además, podemos utilizar estadísticas resumidas como la media, la mediana y la moda para tener una idea de la tendencia central de una variable.
Es importante tener en cuenta que el análisis univariado es solo el primer paso en el análisis de datos. Una vez que tengamos un buen entendimiento de nuestras variables, podemos pasar a análisis más complejos como el análisis bivariado y multivariado, que nos permiten explorar las relaciones entre variables. Sin embargo, dominar el análisis univariado es crucial para cualquier persona que quiera ser competente en el análisis de datos y tomar decisiones informadas basadas en los datos.
10.1.4 Estadísticas descriptivas junto con Visualizaciones
Los gráficos proporcionan una excelente manera de representar visualmente los datos, pero también es esencial considerar los valores numéricos porque ofrecen una perspectiva diferente. Combinar tanto los datos visuales como numéricos puede proporcionar una comprensión más completa del conjunto de datos.
En el ejemplo a continuación, tenemos un código que crea un histograma para un conjunto de datos aleatorio y calcula su media y desviación estándar. Analizar el histograma nos proporciona una representación visual de la distribución de los datos, mientras que la media y la desviación estándar nos proporcionan valores numéricos que describen la tendencia central y la variabilidad del conjunto de datos. Al analizar tanto los datos visuales como numéricos, podemos obtener una comprensión más profunda del conjunto de datos y tomar decisiones más informadas basadas en los datos.
Ejemplo:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate a random dataset
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
# Calculate mean and standard deviation
mean_value = np.mean(data)
std_value = np.std(data)
# Create the histogram
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.7, label='Frequency')
# Mark mean and standard deviation
plt.axvline(mean_value, color='r', linestyle='dashed', linewidth=1, label=f'Mean: {mean_value:.2f}')
plt.axvline(mean_value + std_value, color='g', linestyle='dashed', linewidth=1, label=f'Standard Deviation: {std_value:.2f}')
plt.axvline(mean_value - std_value, color='g', linestyle='dashed', linewidth=1)
plt.legend()
plt.show()Esto nos brinda una visión integral de la distribución de nuestros puntos de datos.
10.1.5 Gráfico de Densidad de Kernel
El Gráfico de Densidad de Kernel es una herramienta útil para la visualización de datos cuando se desea una representación más suave. En lugar del aspecto de bloques de los histogramas, el Gráfico de Densidad de Kernel proporciona una curva suave que puede hacer que los patrones y tendencias en los datos sean más evidentes.
Este tipo de gráfico es particularmente útil para conjuntos de datos grandes, ya que la curva suave puede ayudar a identificar picos y valles más pequeños que podrían perderse en un histograma. Además, el Gráfico de Densidad de Kernel se puede utilizar para estimar la función de densidad de probabilidad de una variable, lo que puede proporcionar ideas valiosas sobre la distribución de los datos.
Por lo tanto, es una herramienta valiosa para analistas de datos e investigadores que desean obtener una comprensión más profunda de sus conjuntos de datos.
Ejemplo:
import seaborn as sns
sns.kdeplot(data)
plt.show()10.1.6 Diagrama de Violín
Los diagramas de violín son un tipo de visualización de datos que combina los beneficios de un diagrama de caja y un gráfico de densidad de kernel. El componente del diagrama de caja del diagrama de violín muestra la mediana, los cuartiles y el rango de los datos, mientras que el componente del gráfico de densidad de kernel muestra la forma de la distribución.
Esta combinación única hace que los diagramas de violín sean una excelente herramienta para comparar la distribución de datos entre diferentes categorías. Al utilizar diagramas de violín, puedes identificar fácilmente diferencias en la forma y dispersión de los datos entre categorías, lo que permite un análisis más matizado de tus datos.
Además, los diagramas de violín pueden ser particularmente útiles cuando la distribución de los datos no es normal o cuando tienes un gran número de puntos de datos, ya que proporcionan una representación más informativa y precisa de los datos en comparación con los diagramas de caja tradicionales.
Ejemplo:
# Example using seaborn
sns.violinplot(x='species', y='petal_length', data=iris)
plt.show()10.1.7 Sesgo y Curtosis de los Datos
Las visualizaciones a menudo pueden ser muy útiles para mostrar la distribución de los datos, especialmente en términos de sesgo (asimetría) y curtosis (cola). Es importante tener una buena comprensión de si los datos tienen sesgo positivo o negativo, ya que este conocimiento puede ser esencial para tomar decisiones basadas en los datos. Para calcular el sesgo y la curtosis de los datos, se puede utilizar el módulo scipy.stats.
Este módulo proporciona una variedad de funciones estadísticas que se pueden utilizar para analizar datos de diversas formas, incluido el cálculo del sesgo y la curtosis. Al utilizar estas funciones, es posible obtener una comprensión más profunda de los datos y tomar decisiones más informadas basadas en los resultados.
Ejemplo:
from scipy.stats import skew, kurtosis
# Calculate skewness and kurtosis
data_skewness = skew(data)
data_kurtosis = kurtosis(data)
print(f"Skewness: {data_skewness}")
print(f"Kurtosis: {data_kurtosis}")10.1 Análisis Univariado
Estamos encantados de presentarles el Capítulo 10, que se sumerge en el fascinante mundo del Análisis Exploratorio de Datos Visual, o Visual EDA abreviado. A medida que continuamos nuestro viaje en el ámbito del análisis de datos, comenzamos a apreciar la notable capacidad del cerebro humano para detectar patrones, tendencias y anomalías en datos visuales.
A menudo, las visualizaciones son más efectivas para resaltar ideas que los números o tablas en bruto, y es por eso que en este capítulo exploraremos una variedad de técnicas de Visual EDA. Comenzaremos cubriendo el Análisis Univariado, que se centra en analizar una variable a la vez. En esta sección, aprenderemos cómo crear histogramas, gráficos de densidad y diagramas de caja para obtener una comprensión más profunda de nuestros datos.
También discutiremos la importancia de elegir visualizaciones apropiadas para diferentes tipos de datos y exploraremos algunos errores comunes a evitar al trabajar con visualizaciones. Con el Visual EDA, desbloquearemos una herramienta poderosa que nos permite ver nuestros datos de nuevas y emocionantes formas, lo que nos lleva a obtener ideas más significativas y tomar mejores decisiones. Entonces, ¡sumergámonos y exploremos juntos el mundo del Visual EDA!
El análisis univariado es una forma crucial de análisis que sirve como un paso fundamental para comprender su conjunto de datos. Involucra examinar una sola variable, lo que puede parecer una tarea simple, pero es un paso importante que proporciona información valiosa sobre la naturaleza de sus datos. Al visualizar variables individuales, puede obtener una mejor comprensión de su distribución, tendencias y peculiaridades.
Este proceso puede ayudarlo a identificar tendencias y patrones que pueden estar presentes en sus datos, lo que le permite tomar decisiones informadas basadas en sus hallazgos. Por ejemplo, si está examinando un conjunto de datos de compras de clientes, el análisis univariado puede ayudarlo a comprender los productos más populares, la frecuencia de las compras y el monto promedio gastado por transacción.
Esto puede ayudarlo a adaptar sus estrategias de marketing y ventas para satisfacer mejor las necesidades y preferencias de sus clientes. Por lo tanto, es esencial llevar a cabo un análisis univariado como parte de su proceso de análisis de datos para obtener una comprensión integral de sus datos.
10.1.1 Histogramas
Los histogramas son una herramienta esencial en el análisis de datos univariados. Nos proporcionan una representación visual de la distribución de una variable numérica, lo que nos permite evaluar la forma de los datos e identificar patrones o tendencias. Al examinar el histograma, podemos obtener información sobre la tendencia central de los datos, así como su variabilidad y dispersión.
Además, los histogramas son altamente personalizables y se pueden utilizar para explorar una amplia gama de tipos de datos y variables, lo que los convierte en una herramienta versátil y valiosa para cualquier analista de datos o investigador. En general, los histogramas son una piedra angular del análisis exploratorio de datos y una técnica fundamental para obtener una comprensión más profunda de nuestros datos.
Así es cómo trazar un histograma usando Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample data: ages of a group of people
ages = [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70]
# Create a histogram
plt.hist(ages, bins=5, color='blue', edgecolor='black')
plt.title("Age Distribution")
plt.xlabel("Ages")
plt.ylabel("Frequency")
# Show the plot
plt.show()10.1.2 Diagramas de Caja
Los diagramas de caja, también conocidos como diagramas de caja y bigotes, son un tipo de representación gráfica que se utiliza con frecuencia en el análisis estadístico. Son particularmente útiles para representar la dispersión de una variable, proporcionando un resumen visual de su distribución. Los diagramas de caja se construyen utilizando cinco medidas estadísticas: el mínimo, el primer cuartil, la mediana, el tercer cuartil y el máximo.
El cuadro en el diagrama representa el rango intercuartílico (IQR), que es la distancia entre el primer y tercer cuartil. Los bigotes se extienden desde el cuadro hasta los valores mínimo y máximo, excluyendo cualquier punto de datos identificado como valores atípicos. El uso de diagramas de caja permite una forma rápida y fácil de comparar la dispersión de diferentes variables e identificar posibles valores atípicos en los datos.
Aquí tienes un simple diagrama de caja usando Matplotlib:
# Sample data: exam scores of a class
exam_scores = [45, 60, 55, 70, 75, 50, 90, 85]
# Create a box plot
plt.boxplot(exam_scores)
plt.title("Exam Score Distribution")
plt.ylabel("Scores")
# Show the plot
plt.show()10.1.3 Gráficos de conteo para datos categóricos
Cuando se trata de datos categóricos, un gráfico de conteo puede ser una herramienta extremadamente informativa para usar en el análisis de datos. En un gráfico de conteo, cada categoría se representa por una barra cuya altura corresponde a la frecuencia de esa categoría en el conjunto de datos. Al examinar la altura de cada barra, podemos determinar rápidamente qué categorías son más comunes y cuáles son menos frecuentes.
Esta información se puede utilizar para identificar patrones o tendencias en los datos que pueden no ser evidentes desde una simple inspección de los datos en bruto. Además, los gráficos de conteo se pueden usar para comparar la frecuencia de las categorías en diferentes subgrupos de datos. Por ejemplo, podríamos crear un gráfico de conteo que muestre la frecuencia de cada categoría desglosada por género o grupo de edad.
Esto puede ayudarnos a identificar cualquier diferencia o similitud en la forma en que diferentes subgrupos de datos se distribuyen entre las categorías. Por lo tanto, los gráficos de conteo son una herramienta valiosa en el arsenal del analista de datos, proporcionando una forma simple pero poderosa de explorar y visualizar datos categóricos.
Así es cómo puedes hacer uno usando Seaborn:
import seaborn as sns
# Sample data: favorite fruits of a group
fruits = ['Apple', 'Banana', 'Apple', 'Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Cherry']
# Create a count plot
sns.countplot(x=fruits)
plt.title("Favorite Fruits")
plt.xlabel("Fruits")
plt.ylabel("Frequency")
# Show the plot
plt.show()Estas son algunas de las muchas técnicas que puedes emplear para el análisis univariado. Cada uno de estos métodos proporciona una perspectiva única a través de la cual puedes examinar tus variables. Así que adelante y sumérgete; te sorprenderás de lo que estas simples visualizaciones pueden revelar sobre tus datos.
El análisis univariado es una herramienta esencial en la exploración de datos. Al utilizar diversas técnicas para comprender la distribución, dispersión y tendencia central de una variable, podemos descubrir patrones e información oculta. Por ejemplo, los histogramas y los gráficos de densidad pueden ayudarnos a visualizar la forma de una distribución, mientras que los diagramas de caja pueden mostrarnos la mediana y el rango de una variable. Además, podemos utilizar estadísticas resumidas como la media, la mediana y la moda para tener una idea de la tendencia central de una variable.
Es importante tener en cuenta que el análisis univariado es solo el primer paso en el análisis de datos. Una vez que tengamos un buen entendimiento de nuestras variables, podemos pasar a análisis más complejos como el análisis bivariado y multivariado, que nos permiten explorar las relaciones entre variables. Sin embargo, dominar el análisis univariado es crucial para cualquier persona que quiera ser competente en el análisis de datos y tomar decisiones informadas basadas en los datos.
10.1.4 Estadísticas descriptivas junto con Visualizaciones
Los gráficos proporcionan una excelente manera de representar visualmente los datos, pero también es esencial considerar los valores numéricos porque ofrecen una perspectiva diferente. Combinar tanto los datos visuales como numéricos puede proporcionar una comprensión más completa del conjunto de datos.
En el ejemplo a continuación, tenemos un código que crea un histograma para un conjunto de datos aleatorio y calcula su media y desviación estándar. Analizar el histograma nos proporciona una representación visual de la distribución de los datos, mientras que la media y la desviación estándar nos proporcionan valores numéricos que describen la tendencia central y la variabilidad del conjunto de datos. Al analizar tanto los datos visuales como numéricos, podemos obtener una comprensión más profunda del conjunto de datos y tomar decisiones más informadas basadas en los datos.
Ejemplo:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate a random dataset
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
# Calculate mean and standard deviation
mean_value = np.mean(data)
std_value = np.std(data)
# Create the histogram
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.7, label='Frequency')
# Mark mean and standard deviation
plt.axvline(mean_value, color='r', linestyle='dashed', linewidth=1, label=f'Mean: {mean_value:.2f}')
plt.axvline(mean_value + std_value, color='g', linestyle='dashed', linewidth=1, label=f'Standard Deviation: {std_value:.2f}')
plt.axvline(mean_value - std_value, color='g', linestyle='dashed', linewidth=1)
plt.legend()
plt.show()Esto nos brinda una visión integral de la distribución de nuestros puntos de datos.
10.1.5 Gráfico de Densidad de Kernel
El Gráfico de Densidad de Kernel es una herramienta útil para la visualización de datos cuando se desea una representación más suave. En lugar del aspecto de bloques de los histogramas, el Gráfico de Densidad de Kernel proporciona una curva suave que puede hacer que los patrones y tendencias en los datos sean más evidentes.
Este tipo de gráfico es particularmente útil para conjuntos de datos grandes, ya que la curva suave puede ayudar a identificar picos y valles más pequeños que podrían perderse en un histograma. Además, el Gráfico de Densidad de Kernel se puede utilizar para estimar la función de densidad de probabilidad de una variable, lo que puede proporcionar ideas valiosas sobre la distribución de los datos.
Por lo tanto, es una herramienta valiosa para analistas de datos e investigadores que desean obtener una comprensión más profunda de sus conjuntos de datos.
Ejemplo:
import seaborn as sns
sns.kdeplot(data)
plt.show()10.1.6 Diagrama de Violín
Los diagramas de violín son un tipo de visualización de datos que combina los beneficios de un diagrama de caja y un gráfico de densidad de kernel. El componente del diagrama de caja del diagrama de violín muestra la mediana, los cuartiles y el rango de los datos, mientras que el componente del gráfico de densidad de kernel muestra la forma de la distribución.
Esta combinación única hace que los diagramas de violín sean una excelente herramienta para comparar la distribución de datos entre diferentes categorías. Al utilizar diagramas de violín, puedes identificar fácilmente diferencias en la forma y dispersión de los datos entre categorías, lo que permite un análisis más matizado de tus datos.
Además, los diagramas de violín pueden ser particularmente útiles cuando la distribución de los datos no es normal o cuando tienes un gran número de puntos de datos, ya que proporcionan una representación más informativa y precisa de los datos en comparación con los diagramas de caja tradicionales.
Ejemplo:
# Example using seaborn
sns.violinplot(x='species', y='petal_length', data=iris)
plt.show()10.1.7 Sesgo y Curtosis de los Datos
Las visualizaciones a menudo pueden ser muy útiles para mostrar la distribución de los datos, especialmente en términos de sesgo (asimetría) y curtosis (cola). Es importante tener una buena comprensión de si los datos tienen sesgo positivo o negativo, ya que este conocimiento puede ser esencial para tomar decisiones basadas en los datos. Para calcular el sesgo y la curtosis de los datos, se puede utilizar el módulo scipy.stats.
Este módulo proporciona una variedad de funciones estadísticas que se pueden utilizar para analizar datos de diversas formas, incluido el cálculo del sesgo y la curtosis. Al utilizar estas funciones, es posible obtener una comprensión más profunda de los datos y tomar decisiones más informadas basadas en los resultados.
Ejemplo:
from scipy.stats import skew, kurtosis
# Calculate skewness and kurtosis
data_skewness = skew(data)
data_kurtosis = kurtosis(data)
print(f"Skewness: {data_skewness}")
print(f"Kurtosis: {data_kurtosis}")