1.1 Análisis de datos de principio a fin: Datos de atención médica

En este capítulo, nos embarcamos en un viaje práctico a través del análisis de datos, sumergiéndonos en proyectos del mundo real que tienden un puente entre los conceptos teóricos y las aplicaciones tangibles. Nuestra exploración abarcará un enfoque integral para trabajar con conjuntos de datos reales, cubriendo todo el espectro desde la recopilación inicial de datos y los meticulosos procesos de limpieza hasta las técnicas de análisis sofisticadas y las visualizaciones convincentes.

Los proyectos que abordaremos abarcan diversos dominios, cada uno presentando su propio conjunto de desafíos únicos y oportunidades para obtener conocimientos. Esta variedad proporciona una plataforma invaluable para aplicar y perfeccionar nuestras técnicas analíticas en una amplia gama de contextos, mejorando nuestra versatilidad como analistas de datos. Al involucrarnos con estos escenarios variados, desarrollaremos una comprensión más matizada de cómo diferentes industrias y sectores aprovechan los datos para impulsar la toma de decisiones y la innovación.

Nuestro viaje comienza con un ambicioso proyecto de análisis de datos de principio a fin en el sector de la salud. Esta elección es deliberada, ya que la atención médica representa un campo donde los conocimientos basados en datos pueden tener impactos profundos y de gran alcance. En este dominio, nuestros hallazgos analíticos tienen el potencial de influir significativamente en los resultados de los pacientes, dar forma a las estrategias de tratamiento e informar los procesos críticos de toma de decisiones tanto a nivel individual como sistémico. A través de este proyecto, seremos testigos de primera mano de cómo se puede aprovechar el poder del análisis de datos para abordar desafíos del mundo real y contribuir a mejoras significativas en la prestación de atención médica y el cuidado de los pacientes.

El análisis de datos de atención médica es una piedra angular de la práctica médica moderna, ofreciendo profundos conocimientos que pueden revolucionar la atención al paciente y los sistemas de salud. Esta sección se adentra en un análisis exhaustivo de un conjunto de datos hipotético de atención médica, rico en demografía de pacientes, historiales médicos e información diagnóstica. Nuestro objetivo es descubrir tendencias ocultas, descifrar patrones complejos y extraer información procesable que pueda impactar significativamente en los resultados de los pacientes y dar forma a las políticas de atención médica.

El análisis que realizaremos es multifacético, diseñado para proporcionar una visión holística del panorama de la atención médica. Abarca:

Comprensión y preparación de datos: Este primer paso crucial implica examinar minuciosamente el conjunto de datos, abordar problemas de calidad de datos y preparar la información para el análisis. Exploraremos técnicas para manejar datos faltantes, codificar variables categóricas y garantizar la integridad de los datos.
Análisis exploratorio de datos (EDA): Aquí, profundizaremos en los datos, utilizando métodos estadísticos y técnicas de visualización para descubrir patrones y relaciones subyacentes. Este paso es vital para generar hipótesis iniciales y guiar análisis posteriores.
Ingeniería y selección de características: Basándonos en nuestros hallazgos del EDA, crearemos nuevas características y seleccionaremos las más relevantes para mejorar el poder predictivo de nuestro modelo. Este paso a menudo implica experiencia en el dominio y manipulación creativa de datos.
Modelado e interpretación: La fase final implica aplicar técnicas avanzadas de estadística y aprendizaje automático para construir modelos predictivos. Luego interpretaremos estos modelos para obtener conocimientos significativos que puedan informar la toma de decisiones clínicas y la estrategia de atención médica.

Nuestro viaje comienza con la fase crítica de Comprensión y preparación de datos, sentando las bases para un análisis robusto y perspicaz que tiene el potencial de transformar la prestación de atención médica y los resultados de los pacientes.

1.1.1 Comprensión y preparación de datos

Antes de sumergirse en el análisis, es crucial comprender a fondo el conjunto de datos en cuestión. Esta fase inicial implica un examen exhaustivo de los datos, que va más allá de las observaciones superficiales. Comenzamos cargando meticulosamente el conjunto de datos y realizando una exploración detallada de su contenido. Este proceso incluye:

Examinar minuciosamente los tipos de datos de cada variable para asegurar que se alineen con nuestras expectativas y requisitos de análisis.
Identificar y cuantificar valores faltantes en todos los campos, lo que ayuda a determinar la integridad y fiabilidad de nuestro conjunto de datos.
Examinar atributos únicos y sus distribuciones, proporcionando información sobre el rango y la variedad de nuestros datos.
Investigar posibles valores atípicos o anomalías que podrían influir en nuestro análisis.

Esta exploración inicial exhaustiva sirve para múltiples propósitos:

Proporciona una base sólida para nuestra comprensión de la estructura y el contenido del conjunto de datos.
Ayuda a identificar cualquier problema de calidad de datos que necesite abordarse antes de proceder con análisis más avanzados.
Guía nuestro proceso de toma de decisiones para los pasos de preprocesamiento subsiguientes, asegurando que apliquemos las técnicas más apropiadas.
Puede revelar patrones o relaciones iniciales dentro de los datos, potencialmente informando nuestras hipótesis y estrategias de análisis.

Al invertir tiempo en este paso crucial, preparamos el terreno para un análisis más robusto y perspicaz, minimizando el riesgo de pasar por alto características importantes de los datos que podrían impactar nuestros hallazgos.

Carga y exploración del conjunto de datos

Para este ejemplo, utilizaremos un conjunto de datos de muestra que contiene detalles de pacientes, historial médico e información diagnóstica. Nuestro objetivo es analizar patrones de pacientes y factores de riesgo relacionados con una condición particular.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Load the healthcare dataset
df = pd.read_csv('healthcare_data.csv')

# Display basic information about the dataset
print("Dataset Information:")
print(df.info())

print("\nFirst Few Rows of Data:")
print(df.head())

print("\nDescriptive Statistics:")
print(df.describe())

# Check for missing values
print("\nMissing Values:")
print(df.isnull().sum())

# Display unique values in categorical columns
categorical_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns
for col in categorical_columns:
    print(f"\nUnique values in {col}:")
    print(df[col].value_counts())

# Correlation matrix for numerical columns
numerical_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
correlation_matrix = df[numerical_columns].corr()

# Plot correlation heatmap
plt.figure(figsize=(12, 10))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5)
plt.title('Correlation Heatmap of Numerical Features')
plt.show()

healthcare_churn_data.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1a0c2c976eec12a098752_healthcare_churn_data.csv

Desglosemos este ejemplo de código:

Importación de Bibliotecas:
- Importamos pandas (pd) para la manipulación y análisis de datos.
- Se añade NumPy (np) para operaciones numéricas.
- Se incluyen Matplotlib.pyplot (plt) y Seaborn (sns) para la visualización de datos.
Carga del Conjunto de Datos:
- El conjunto de datos de atención médica se carga desde un archivo CSV utilizando pd.read_csv().
Visualización de Información Básica:
- df.info() proporciona una visión general del conjunto de datos, incluyendo nombres de columnas, tipos de datos y recuentos de valores no nulos.
- df.head() muestra las primeras filas del conjunto de datos para una rápida visualización de la estructura de los datos.
Estadísticas Descriptivas:
- Se añade df.describe() para mostrar medidas estadísticas (recuento, media, desviación estándar, mínimo, 25%, 50%, 75%, máximo) para las columnas numéricas.
Verificación de Valores Faltantes:
- df.isnull().sum() calcula y muestra el número de valores faltantes en cada columna.
Análisis de Datos Categóricos:
- Identificamos las columnas categóricas utilizando select_dtypes(include=['object']).
- Para cada columna categórica, mostramos el recuento de valores únicos utilizando value_counts().
Análisis de Correlación:
- Creamos una matriz de correlación para las columnas numéricas utilizando df[numerical_columns].corr().
- Se traza un mapa de calor utilizando Seaborn para visualizar las correlaciones entre las características numéricas.

Este código proporciona una exploración inicial exhaustiva del conjunto de datos, cubriendo aspectos como tipos de datos, estadísticas básicas, valores faltantes, distribuciones de variables categóricas y correlaciones entre características numéricas. Este examen minucioso establece una base sólida para los pasos subsiguientes de preprocesamiento y análisis de datos.

Manejo de Valores Faltantes

Los conjuntos de datos de atención médica a menudo contienen datos faltantes debido a registros incompletos o recopilación de datos inconsistente. Vamos a identificar y manejar los valores faltantes para garantizar un análisis robusto.

# Check for missing values
missing_values = df.isnull().sum()
print("\nMissing Values in Each Column:")
print(missing_values[missing_values > 0])

# Visualize missing values
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.heatmap(df.isnull(), yticklabels=False, cbar=False, cmap='viridis')
plt.title('Missing Value Heatmap')
plt.show()

# Handle missing values
# 1. Numeric columns: fill with median
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_columns:
    df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)

# 2. Categorical columns: fill with mode
categorical_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns
for col in categorical_columns:
    df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace=True)

# 3. Drop rows with any remaining missing values
df.dropna(inplace=True)

# 4. Drop columns with excessive missing values (threshold: 50%)
df = df.dropna(thresh=len(df) * 0.5, axis=1)

print("\nData after handling missing values:")
print(df.info())

# Check for any remaining missing values
remaining_missing = df.isnull().sum().sum()
print(f"\nRemaining missing values: {remaining_missing}")

# Display summary statistics after handling missing values
print("\nSummary Statistics After Handling Missing Values:")
print(df.describe())

# Visualize the distribution of a key numeric variable (e.g., 'Age')
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df['Age'], kde=True)
plt.title('Distribution of Age After Handling Missing Values')
plt.show()

Este fragmento de código demuestra un método exhaustivo para abordar los valores faltantes en el conjunto de datos de atención médica. Analicemos el código y examinemos su funcionalidad:

Verificación inicial de valores faltantes:
- Utilizamos df.isnull().sum() para contar los valores faltantes en cada columna.
- Solo se muestran las columnas con valores faltantes, lo que nos da una visión enfocada de las áreas problemáticas.
Visualización de valores faltantes:
- Se crea un mapa de calor utilizando Seaborn para visualizar el patrón de valores faltantes en todo el conjunto de datos.
- Esta representación visual ayuda a identificar cualquier patrón sistemático en los datos faltantes.
Manejo de valores faltantes:
- Para columnas numéricas: Rellenamos los valores faltantes con la mediana de cada columna. Se elige la mediana ya que es menos sensible a los valores atípicos en comparación con la media.
- Para columnas categóricas: Rellenamos los valores faltantes con la moda (valor más frecuente) de cada columna.
- Se eliminan las filas restantes con valores faltantes para asegurar un conjunto de datos completo.
- Se eliminan las columnas con más del 50% de valores faltantes, ya que pueden no proporcionar información confiable.
Verificaciones posteriores al procesamiento:
- Imprimimos la información del conjunto de datos después de manejar los valores faltantes para confirmar los cambios.
- Se realiza una verificación final de cualquier valor faltante restante para asegurar la integridad.
Estadísticas resumidas:
- Mostramos estadísticas resumidas del conjunto de datos después de manejar los valores faltantes.
- Esto ayuda a comprender cómo puede haber cambiado la distribución de los datos después de nuestras intervenciones.
Visualización de una variable clave:
- Trazamos la distribución de una variable numérica clave (en este caso, 'Edad') después de manejar los valores faltantes.
- Esta visualización ayuda a comprender el impacto de nuestro tratamiento de valores faltantes en la distribución de los datos.

Este enfoque integral no solo maneja los valores faltantes, sino que también proporciona perspectivas visuales y estadísticas sobre el proceso y sus efectos en el conjunto de datos. Asegura una limpieza exhaustiva de los datos mientras mantiene la transparencia sobre los cambios realizados, lo cual es crucial para la integridad de los análisis posteriores.

Manejo de variables categóricas

Los datos de atención médica a menudo contienen variables categóricas como Género, Diagnóstico o Estado de medicación. La codificación de estas variables nos permite incluirlas en nuestro análisis.

# Identify categorical variables
categorical_vars = df.select_dtypes(include=['object']).columns
print("Categorical variables:", categorical_vars)

# Display unique values in categorical variables
for col in categorical_vars:
    print(f"\nUnique values in {col}:")
    print(df[col].value_counts())

# Convert categorical variables to dummy variables
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=categorical_vars, drop_first=True)

print("\nData after encoding categorical variables:")
print(df_encoded.head())

# Compare shapes before and after encoding
print(f"\nShape before encoding: {df.shape}")
print(f"Shape after encoding: {df_encoded.shape}")

# Check for multicollinearity in encoded variables
correlation_matrix = df_encoded.corr()
high_corr = np.abs(correlation_matrix) > 0.8
print("\nHighly correlated features:")
print(high_corr[high_corr].index[high_corr.any()].tolist())

# Visualize the distribution of a newly encoded variable
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(x='Gender_Male', data=df_encoded)
plt.title('Distribution of Gender After Encoding')
plt.show()

Este fragmento de código demuestra un enfoque exhaustivo para manejar variables categóricas en nuestro conjunto de datos de atención médica. Analicemos sus componentes y funcionalidad:

Identificación de Variables Categóricas:
- Utilizamos select_dtypes(include=['object']) para identificar todas las variables categóricas en el conjunto de datos.
- Este paso asegura que no pasemos por alto ninguna variable categórica que necesite codificación.
Exploración de Variables Categóricas:
- Iteramos a través de cada variable categórica y mostramos sus valores únicos y sus recuentos.
- Este paso nos ayuda a comprender la distribución de categorías dentro de cada variable.
Codificación de Variables Categóricas:
- Utilizamos pd.get_dummies() para convertir todas las variables categóricas identificadas en variables dummy.
- El parámetro drop_first=True se utiliza para evitar la trampa de las variables dummy eliminando una categoría para cada variable.
Comparación de las Formas del Conjunto de Datos:
- Imprimimos la forma del conjunto de datos antes y después de la codificación.
- Esta comparación nos ayuda a entender cuántas columnas nuevas se crearon durante el proceso de codificación.
Comprobación de Multicolinealidad:
- Calculamos la matriz de correlación para el conjunto de datos codificado.
- Se identifican las correlaciones altas (>0.8) entre características, lo que podría indicar posibles problemas de multicolinealidad.
Visualización de Datos Codificados:
- Creamos un gráfico de recuento para una de las variables recién codificadas (en este caso, 'Gender_Male').
- Esta visualización nos ayuda a verificar la codificación y comprender la distribución de la variable codificada.

Este enfoque integral no solo codifica las variables categóricas, sino que también proporciona valiosas perspectivas sobre el proceso de codificación y sus efectos en el conjunto de datos. Asegura una comprensión exhaustiva de los datos categóricos, posibles problemas como la multicolinealidad y el impacto de la codificación en la estructura del conjunto de datos. Esta información es crucial para los pasos subsiguientes de análisis y construcción de modelos.

1.1.2 Análisis Exploratorio de Datos (AED)

Con los datos preparados, nuestro siguiente paso es el Análisis Exploratorio de Datos (AED). Esta fase crucial en el proceso de análisis de datos implica una inmersión profunda en el conjunto de datos para descubrir patrones ocultos, relaciones y anomalías. El AED sirve como puente entre la preparación de datos y técnicas analíticas más avanzadas, permitiéndonos obtener una comprensión integral de nuestros datos de atención médica.

A través del AED, podemos extraer valiosas perspectivas sobre varios aspectos de la atención al paciente y los resultados de salud. Por ejemplo, podemos examinar la demografía de los pacientes para identificar grupos de edad o géneros que pueden ser más susceptibles a ciertas condiciones. Al analizar la distribución de diagnósticos, podemos identificar problemas de salud prevalentes dentro de nuestra población de pacientes, lo que puede informar la asignación de recursos y las decisiones de política sanitaria.

Además, el AED nos ayuda a identificar potenciales factores de riesgo asociados con diferentes condiciones de salud. Al explorar correlaciones entre variables, podríamos descubrir relaciones inesperadas, como factores de estilo de vida que se correlacionan con diagnósticos específicos. Estos hallazgos pueden guiar investigaciones adicionales y potencialmente conducir a estrategias de atención preventiva mejoradas.

Las perspectivas obtenidas del AED no solo proporcionan una base sólida para el modelado estadístico posterior y enfoques de aprendizaje automático, sino que también ofrecen un valor inmediato a los profesionales de la salud y los tomadores de decisiones. Al revelar tendencias y patrones en los datos, el AED puede resaltar áreas que requieren atención inmediata o investigación adicional, contribuyendo en última instancia a una prestación de atención médica más informada y efectiva.

Análisis de la Demografía de los Pacientes

Comprender la demografía de los pacientes, como la distribución de edad y la proporción de género, ayuda a contextualizar los resultados de salud e identificar segmentos de la población con mayor riesgo.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# Plot Age Distribution
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.histplot(data=df, x='Age', kde=True, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Age Distribution of Patients')
plt.axvline(df['Age'].mean(), color='red', linestyle='dashed', linewidth=2, label='Mean Age')
plt.axvline(df['Age'].median(), color='green', linestyle='dashed', linewidth=2, label='Median Age')
plt.legend()
plt.show()

# Age statistics
age_stats = df['Age'].describe()
print("Age Statistics:")
print(age_stats)

# Gender Distribution
plt.figure(figsize=(8, 6))
gender_counts = df['Gender'].value_counts()
gender_percentages = gender_counts / len(df) * 100
sns.barplot(x=gender_counts.index, y=gender_percentages, palette=['lightcoral', 'lightblue'])
plt.xlabel('Gender')
plt.ylabel('Percentage')
plt.title('Gender Distribution of Patients')
for i, v in enumerate(gender_percentages):
    plt.text(i, v, f'{v:.1f}%', ha='center', va='bottom')
plt.show()

# Print gender statistics
print("\nGender Distribution:")
print(gender_counts)
print(f"\nGender Percentages:\n{gender_percentages}")

# Age distribution by gender
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.boxplot(x='Gender', y='Age', data=df, palette=['lightcoral', 'lightblue'])
plt.title('Age Distribution by Gender')
plt.show()

# Age statistics by gender
age_by_gender = df.groupby('Gender')['Age'].describe()
print("\nAge Statistics by Gender:")
print(age_by_gender)

# Correlation between age and a numeric health indicator (e.g., BMI)
if 'BMI' in df.columns:
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    sns.scatterplot(x='Age', y='BMI', data=df, hue='Gender', palette=['lightcoral', 'lightblue'])
    plt.title('Age vs BMI by Gender')
    plt.show()
    
    correlation = df['Age'].corr(df['BMI'])
    print(f"\nCorrelation between Age and BMI: {correlation:.2f}")

Este código ofrece un análisis exhaustivo de la demografía de los pacientes, centrándose en las distribuciones de edad y género. Examinemos los componentes del código y sus funciones:

Análisis de la Distribución de Edad:
- Utilizamos el histplot de Seaborn en lugar del hist de matplotlib para obtener un histograma más estéticamente agradable con una superposición de estimación de densidad de kernel (KDE).
- Se añaden líneas de edad media y mediana al gráfico para una rápida referencia.
- Se calculan e imprimen las estadísticas de edad (recuento, media, desviación estándar, mínimo, 25%, 50%, 75%, máximo).
Análisis de la Distribución de Género:
- Creamos un gráfico de barras que muestra la distribución porcentual de géneros en lugar de solo recuentos.
- Los porcentajes se muestran encima de cada barra para una fácil interpretación.
- Se imprimen tanto las estadísticas de recuento como de porcentaje para la distribución de género.
Distribución de Edad por Género:
- Se añade un diagrama de caja para mostrar la distribución de edad para cada género, permitiendo una fácil comparación.
- Se calculan e imprimen las estadísticas de edad (recuento, media, desviación estándar, mínimo, 25%, 50%, 75%, máximo) para cada género.
Análisis de Correlación:
- Si existe una columna 'BMI' en el conjunto de datos, creamos un gráfico de dispersión de Edad vs IMC, coloreado por género.
- Se calcula e imprime el coeficiente de correlación entre Edad e IMC.

Este análisis exhaustivo proporciona varias ideas clave:

La distribución general de edad de los pacientes, incluyendo tendencias centrales y dispersión.
El equilibrio de género en la población de pacientes, tanto en números absolutos como en porcentajes.
Cómo difieren las distribuciones de edad entre géneros, lo que podría revelar patrones de salud específicos de género.
Posibles relaciones entre la edad y otros indicadores de salud (como el IMC), que podrían sugerir tendencias de salud relacionadas con la edad.

Estas ideas pueden ser valiosas para los proveedores de atención médica para comprender la demografía de sus pacientes, identificar grupos de riesgo potenciales y adaptar los servicios de atención médica para satisfacer las necesidades específicas de diferentes segmentos de pacientes.

Distribución de Diagnósticos y Factores de Riesgo

A continuación, analizamos la distribución de varios diagnósticos y exploramos los posibles factores de riesgo asociados con diferentes condiciones.

# Diagnosis distribution
diagnosis_counts = df.filter(like='Diagnosis_').sum().sort_values(ascending=False)

# Create bar plot
plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = diagnosis_counts.plot(kind='bar', color='teal', edgecolor='black')
plt.xlabel('Diagnosis')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Distribution of Diagnoses')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')

# Add value labels on top of each bar
for i, v in enumerate(diagnosis_counts):
    ax.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom')

# Add a horizontal line for the mean
mean_count = diagnosis_counts.mean()
plt.axhline(y=mean_count, color='red', linestyle='--', label=f'Mean ({mean_count:.2f})')

plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

# Print statistics
print("Diagnosis Distribution Statistics:")
print(diagnosis_counts.describe())

# Calculate and print percentages
diagnosis_percentages = (diagnosis_counts / len(df)) * 100
print("\nDiagnosis Percentages:")
print(diagnosis_percentages)

# Correlation analysis
numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
correlation_matrix = df[numeric_cols].corr()

# Plot heatmap of correlations
plt.figure(figsize=(12, 10))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1, center=0)
plt.title('Correlation Heatmap of Numeric Variables')
plt.tight_layout()
plt.show()

# Identify top correlated features with diagnoses
diagnosis_correlations = correlation_matrix.filter(like='Diagnosis_').abs().max().sort_values(ascending=False)
print("\nTop Correlated Features with Diagnoses:")
print(diagnosis_correlations.head(10))

# Chi-square test for categorical variables
from scipy.stats import chi2_contingency

categorical_vars = df.select_dtypes(include=['object', 'category']).columns
diagnosis_cols = df.filter(like='Diagnosis_').columns

print("\nChi-square Test Results:")
for cat_var in categorical_vars:
    for diag_col in diagnosis_cols:
        contingency_table = pd.crosstab(df[cat_var], df[diag_col])
        chi2, p_value, dof, expected = chi2_contingency(contingency_table)
        if p_value < 0.05:
            print(f"{cat_var} vs {diag_col}: Chi2 = {chi2:.2f}, p-value = {p_value:.4f}")

Este código ofrece un análisis exhaustivo de la distribución de diagnósticos y posibles factores de riesgo. Examinemos sus componentes:

Análisis de la Distribución de Diagnósticos:
- Creamos un gráfico de barras de los recuentos de diagnósticos, ordenados de forma descendente para una mejor visualización.
- Se añaden etiquetas de valor en la parte superior de cada barra para obtener información precisa sobre el recuento.
- Se agrega una línea horizontal que representa el recuento medio de diagnósticos como referencia.
- Las etiquetas del eje x se rotan para una mejor legibilidad.
- Imprimimos estadísticas descriptivas y porcentajes para cada diagnóstico.
Análisis de Correlación:
- Se calcula una matriz de correlación para todas las variables numéricas.
- Se traza un mapa de calor para visualizar las correlaciones entre variables.
- Identificamos e imprimimos las características más correlacionadas con los diagnósticos.
Prueba de Chi-cuadrado para Variables Categóricas:
- Realizamos pruebas de chi-cuadrado entre variables categóricas y diagnósticos.
- Se imprimen las relaciones significativas (valor p < 0.05), indicando posibles factores de riesgo.

Este análisis integral proporciona información sobre la prevalencia de diferentes diagnósticos, sus relaciones con otras variables y posibles factores de riesgo. Las visualizaciones y pruebas estadísticas ayudan a identificar patrones y asociaciones que podrían ser cruciales para la toma de decisiones en atención médica y para futuras investigaciones.

1.1.3 Conclusiones Clave

En esta sección, profundizamos en la crucial fase de preparación de datos para el análisis de datos de atención médica, que forma la base para todo el trabajo analítico posterior. Exploramos tres aspectos clave:

Manejo de valores faltantes: Discutimos varias estrategias para abordar los vacíos en los datos, asegurando un conjunto de datos completo y confiable para el análisis.
Codificación de variables categóricas: Examinamos técnicas para transformar datos no numéricos en un formato adecuado para el análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático.
Realización de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) básico: Realizamos investigaciones iniciales en el conjunto de datos para descubrir patrones, detectar anomalías y formular hipótesis.

Estos pasos preparatorios son esenciales por varias razones:

• Aseguran la calidad y consistencia de los datos, reduciendo el riesgo de conclusiones erróneas.
• Transforman los datos brutos en un formato propicio para técnicas analíticas avanzadas.
• Proporcionan perspectivas iniciales que guían una investigación más profunda y el desarrollo de modelos.

Además, este trabajo de base nos permite descubrir patrones y relaciones valiosas dentro de los datos. Por ejemplo, podemos identificar correlaciones entre las características de los pacientes y resultados de salud específicos, o reconocer tendencias demográficas que influyen en la prevalencia de enfermedades. Tales perspectivas son invaluables para los proveedores de atención médica y los responsables de políticas, informando decisiones sobre asignación de recursos, protocolos de tratamiento y medidas preventivas.

Al establecer una base analítica sólida, allanamos el camino para análisis más sofisticados, como modelado predictivo o análisis de clústeres, que pueden mejorar aún más nuestra comprensión de la salud de los pacientes y el rendimiento del sistema de atención médica.