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Tema 2. Análisis de datos descriptivo y exploratorio

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Grado
Técnicas de Aprendizaje Automático

Institución
UNIR Business School

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Subido en 25 de mayo de 2024
Número de páginas 5
Escrito en 2023/2024
Tipo Otro
Personaje Desconocido

análisis de datos descriptivo y exploratorio

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10. Otro - Tema 2. análisis de datos descriptivo y exploratorio
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Técnicas de Aprendizaje Automático
Contenido: BLOQUE 1. Introducción al aprendizaje automático y al tratamiento de datos
Guía de Estudio: Tema 2. Análisis de datos descriptivo y exploratorio

Esta guía proporciona una visión detallada y técnica sobre el análisis descriptivo y exploratorio de
datos, cruciales para cualquier proyecto de aprendizaje automático.

Introducción
El aprendizaje automático (AM) se ha convertido en una herramienta esencial en múltiples
disciplinas, permitiendo a las máquinas aprender de los datos y hacer predicciones precisas.
Dentro de este campo, el análisis de datos descriptivo y exploratorio es una fase crítica, ya que
proporciona una comprensión inicial de los datos con los que se va a trabajar. Este bloque se
centrará en el análisis descriptivo y exploratorio de datos, abordando sus definiciones,
características, ventajas y desventajas, y proporcionando recomendaciones para su
implementación efectiva.

Definición y Características
Análisis Descriptivo de Datos
El análisis descriptivo de datos es el proceso de resumir y organizar la información para obtener
una visión clara de lo que revelan los datos. Esto se logra mediante el uso de estadísticas
descriptivas como medias, medianas, desviaciones estándar, y gráficos como histogramas y
diagramas de caja.
 Características:
o Estadísticas Resumidas: Utiliza medidas de tendencia central y dispersión.
o Visualización de Datos: Emplea gráficos para representar la distribución de los
datos.
o Simplicidad: Se enfoca en describir los datos tal cual, sin inferir relaciones o
patrones complejos.
 Ventajas:
o Claridad: Proporciona una visión rápida y clara de las características principales de
los datos.
o Facilidad de Implementación: No requiere técnicas avanzadas ni algoritmos
complejos.
 Desventajas:
o Limitación en la Inferencia: No permite identificar relaciones profundas o patrones
ocultos.

, o Dependencia de la Calidad de los Datos: Resultados pueden ser engañosos si los
datos son de baja calidad.

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
El EDA es un enfoque más amplio y flexible que el análisis descriptivo. Su objetivo es descubrir
patrones, detectar anomalías, probar hipótesis y verificar supuestos mediante el uso de técnicas
gráficas y estadísticas.
 Características:
o Interactividad: A menudo se realiza de manera iterativa y explorativa.
o Visualización Avanzada: Incluye diagramas de dispersión, gráficos de correlación,
mapas de calor, entre otros.
o Detección de Patrones y Anomalías: Permite identificar tendencias y outliers.
 Ventajas:
o Profundidad Analítica: Facilita la comprensión de las relaciones y estructuras
subyacentes en los datos.
o Flexibilidad: Puede adaptarse a diferentes tipos de datos y necesidades analíticas.
 Desventajas:
o Complejidad: Requiere conocimientos técnicos avanzados y herramientas
específicas.
o Tiempo y Recursos: Puede ser intensivo en términos de tiempo y recursos
computacionales.

Recomendaciones para la Implementación
1. Calidad de Datos: Asegúrese de la calidad de los datos antes de comenzar cualquier
análisis. Realice una limpieza y preprocesamiento minucioso.
2. Herramientas Adecuadas: Use herramientas estadísticas y de visualización adecuadas.
Python (con librerías como Pandas, Matplotlib y Seaborn) y R son altamente
recomendables.
3. Iteratividad en EDA: Aborde el EDA como un proceso iterativo, donde los resultados
iniciales guíen las siguientes etapas del análisis.
4. Documentación: Documente cada paso del análisis para asegurar reproducibilidad y
claridad en los procesos seguidos.

Conclusiones
El análisis descriptivo y exploratorio de datos son componentes fundamentales en el aprendizaje
automático. Mientras que el análisis descriptivo proporciona una visión clara y concisa de los
datos, el EDA permite una exploración profunda y flexible, revelando patrones y relaciones
subyacentes. Ambos métodos son complementarios y esenciales para una comprensión completa

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