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1.3 INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS. - Coggle Diagram
1.3 INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS.
Librerías principales:
Python cuenta con varias librerías principales para el análisis de datos, entre las más importantes se encuentran
NumPy, .
roporciona una potente estructura de datos llamada "array" que permite realizar operaciones numéricas eficientes
Pandas:
roporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos fáciles de usar en Python.
Matplotlib:
es una librería de visualización de datos en Python que permite crear una amplia variedad de gráficos y visualizaciones de alta calidad
Seaborn:
proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos atractivos y informativos.
Estructuras de datos
En el análisis de datos, las estructuras más comunes son
las Series y DataFrame de Pandas, así como los Arrays de NumPy, que permiten almacenar y manipular datos de manera eficiente.
Carga de datos:
Es necesario cargar datos desde diferentes fuentes como archivos CSV, Excel, JSON o bases de datos para su análisis posterior.
Exploración de datos
Se realizan tareas como visualización de datos, resumen estadístico, manejo de valores nulos y transformación de datos para comprender mejor la información contenida en los conjuntos de datos.
Manipulación de datos:
Se llevan a cabo operaciones como selección y filtrado de datos, agregación y agrupación, manipulación de columnas y combinación de DataFrames para preparar los datos para análisis posteriores.
Análisis estadístico
Se aplican técnicas estadísticas para comprender mejor los datos, incluyendo medidas de tendencia central, medidas de dispersión, cálculo de correlaciones y realización de pruebas de hipótesis.
Modelado de datos:
Se construyen modelos predictivos y descriptivos utilizando técnicas como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y clustering para extraer información útil de los datos.
Machine Learning:
Se utilizan técnicas de machine learning para automatizar la construcción de modelos predictivos, incluyendo preprocesamiento de datos, entrenamiento de modelos, evaluación de modelos y optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento de los modelos.