Guía Práctica de Introducción al Análisis Exploratorio de Datos

Fecha del documento: 22-09-2021

Exploratory Data analysis (EDA)

Antes de realizar un análisis de datos, con fines estadístico o predictivos por ejemplo a través de técnicas de machine learning,  es necesario comprender la materia prima con la que vamos a trabajar. Hay que entender y evaluar la calidad de los datos para así, entre otros aspectos, detectar y tratar los datos atípicos o incorrectos, evitando posibles errores que pudieran repercutir en los resultados del análisis.

Una forma de llevar a cabo este pre-procesamiento es mediante un Análisis Exploratorio de Datos (AED) o Exploratory Data Analysis (EDA).  

¿Qué es el Análisis Exploratorio de los Datos?

El AED consiste en aplicar un conjunto de técnicas estadísticas dirigidas a explorar, describir y resumir la naturaleza de los datos, de tal forma que podamos garantizar su objetividad e interoperabilidad.

Gracias a ello se pueden identificar posibles errores, revelar la presencia de valores atípicos, comprobar la relación entre variables (correlaciones) y su posible redundancia, así como realizar un análisis descriptivo de los datos mediante representaciones gráficas y resúmenes de los aspectos más significativos.

En muchas ocasiones, esta exploración de los datos se descuida y no se lleva a cabo de manera correcta. Por este motivo, desde datos.gob.es hemos elaborado una guía introductoria que recoge una serie de tareas mínimas para realizar un correcto Análisis Exploratorios de Datos, paso previo y necesario antes de llevar a cabo cualquier tipo de análisis estadístico o predictivo ligado a las técnicas de machine learning.  

¿Qué incluye la guía?

La guía explica de forma sencilla cuáles son los pasos a seguir para garantizar unos datos consistentes y veraces. Para su elaboración se ha tomado como referencia el análisis exploratorio de datos descrito en el libro R for Data Science de Wickman y Grolemund (2017) disponible de forma gratuita. Estos pasos son:

A los datos en bruto se les realiza un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) consistente en 5 fases. 1. Análisis descriptivo. 2. Ajuste de tipos de variables. 3. Detección y tratamiento de datos ausentes. 3. Identificación de datos atípicos. 4. Correlación de variables. De este análisis se obtienen una serie de conclusiones.

En la guía se explica cada uno de estos pasos y por qué son necesarios. Asimismo, se ilustran de manera práctica a través de un ejemplo. Para dicho caso práctico, se ha utilizado el dataset relativo al registro de la calidad del aire en la Comunidad Autónoma de Castilla y León incluido en nuestro catálogo de datos abiertos. El tratamiento se ha llevado a cabo con herramientas tecnológicas Open Source y gratuitas. En la guía se recoge el código para que los usuarios pueden replicarlo de forma autodidacta siguiendo los pasos indicados.

La guía finaliza con un apartado de recursos adicionales para aquellos que quieran seguir profundizando en la materia.

¿A quién va dirigida?

El público objetivo de la guía es el usuario reutilizador de datos abiertos. Es decir, desarrolladores, emprendedores o incluso periodistas de datos que quieran extraer todo el valor posible de la información con la que trabajan para obtener unos resultados fiables.

Es aconsejable que el usuario tenga nociones básicas del lenguaje de programación R, elegido para ilustrar los ejemplos. No obstante, en el apartado de bibliografía se incluyen recursos para adquirir mayores habilidades en este campo.

A continuación, en el apartado documentación, puedes descargarte la guía, así como una infografía-resumen que ilustra los principales pasos del Análisis Exploratorios de Datos. También tienes disponible el código fuente del ejemplo práctico en nuestro Github.

Documentación

    • Informe: "Guía Práctica de Introducción al Análisis Exploratorio de Datos”
      pdf
      2.02 MB
    • Versión reutilizable
      docx
      5.15 MB
    • Infografía
      pdf
      247.41 KB
    • Código fuente
      rmd
      7.96 KB