Exploración de datos: una guía completa 

Una comprensión clara del estado de los datos mejora la calidad y la confiabilidad de los mismos. Aquí es donde entra en juego la exploración de datos. 

La exploración de datos proporciona información detallada sobre las características de sus datos. Puede descubrir anomalías en los datos y aprender cómo abordarlas profundizando. Ya sea identificando valores atípicos, comprendiendo correlaciones o refinando la selección de características, la exploración de datos le permite tomar decisiones informadas. 

¿Qué es la exploración de datos? 

La exploración de datos es el paso inicial en la preparación y el análisis de datos utilizando herramientas de visualización de datos y técnicas estadísticas para descubrir patrones y relaciones dentro de un conjunto de datos. Ayuda a identificar valores atípicos, detectar relaciones entre variables y comprender la naturaleza de los datos. 

Exploración de datos versus visualización de datos 

La exploración de datos a menudo implica la visualización de datos para ayudarlo a comprender la estructura del conjunto de datos, la presencia de valores atípicos y la distribución de los valores de los datos. Por otro lado, las herramientas de visualización de datos, como los gráficos de barras y los diagramas de dispersión, son valiosas en la exploración visual de datos, ya que proporcionan una representación visual de los datos que puede ayudar a identificar patrones y relaciones.  

Exploración de datos versus minería de datos 

La exploración de datos examina manualmente los datos para comprender sus características y estructura. Por ejemplo, un analista de datos podría utilizar un diagrama de dispersión para identificar valores atípicos o comprender la distribución de puntos de datos. 

Por otro lado, la minería de datos es un proceso automatizado que tiene como objetivo extraer información y patrones útiles de grandes conjuntos de datos. Utiliza algoritmos sofisticados para descubrir patrones que no son evidentes de inmediato. La minería de datos se utiliza a menudo para análisis predictivos, como pronosticar tendencias o comportamientos futuros basados ​​en datos históricos. 

Exploración de datos frente a descubrimiento de datos 

La exploración y el descubrimiento de datos son conceptos relacionados pero distintos. El descubrimiento de datos consiste en catalogar activos de datos, lo que facilita a los usuarios buscar y comprender qué datos están disponibles. Por otro lado, la exploración de datos explora y visualiza datos para descubrir conocimientos e identificar áreas o patrones en los que profundizar. 

¿Por qué es importante la exploración de datos para las empresas? 

La exploración de datos descubre patrones y relaciones entre variables. Estos conocimientos resultan invaluables para las empresas que buscan comprender el comportamiento de los clientes, optimizar las operaciones y superar a la competencia. A continuación se detallan algunos beneficios clave de la exploración de datos: 

Identificar patrones y tendencias 

La exploración de datos es parte integral del Análisis de datos exploratorios (EDA). Analiza y visualiza datos estadísticamente, revelando tendencias que, una vez confirmadas, pueden ayudarlo a desarrollar estrategias comerciales más efectivas.  

Mejora la eficiencia operativa 

Según la McKinsey, los flujos de trabajo basados ​​en datos pueden ayudar a las organizaciones a ahorrar un 42% de tiempo en procesos internos, mejorando así la eficiencia operativa. La exploración de datos sirve como un valioso punto de partida para descubrir posibles áreas de mejora.  

Impulsar el crecimiento 

La exploración de datos sienta las bases para análisis más sofisticados que impulsen el crecimiento empresarial. Puede ayudarle a identificar nuevas oportunidades y segmentos o mercados a los que dirigirse. Accenture encuentra que las empresas que utilizan análisis de datos para identificar nuevas oportunidades y mercados tienen un 23% más de probabilidades de aumentar sus ingresos. A través de la exploración de datos, puede obtener información para formular estrategias que impulsen el crecimiento y establezcan una base sólida para la inteligencia empresarial futura. 

 Cómo explorar datos en 10 sencillos pasos 

Paso 1: identificar el dominio de datos 

Aprender el dominio y familiarizarse con su estructura y contenido le permitirá aprovechar al máximo sus datos. Comprender el contexto proporcionará una mejor comprensión del significado, la relevancia y el propósito de los datos. Por ejemplo, los datos de los registros médicos electrónicos (EHR) son complejos y requieren un conocimiento profundo de la terminología médica, los flujos de trabajo clínicos y la tecnología de la información sanitaria. Sin este conocimiento, los usuarios no podrían utilizar estos datos con tanta eficacia. 

También debe comprender por qué está utilizando ese conjunto de datos. Conocer sus objetivos le ayudará a establecer las metas correctas de exploración de datos. ¿Estás tratando de identificar patrones o valores atípicos? ¿O desea detectar errores o comprender la distribución de sus datos? Al comprender sus objetivos, podrá perfilar sus datos de manera más efectiva. 

Paso 2: recopile datos relevantes 

Debe consolidar, combinar o fusionar datos de diferentes fuentes según sus requisitos. Estas fuentes pueden ser tablas de bases de datos u otros formatos que almacenen datos relevantes. Sin embargo, no todas las fuentes son compatibles entre sí. A menudo es necesario encontrar un campo o una clave común para vincularlos. 

Por ejemplo, si está trabajando con datos de EHR, puede usar la identificación del paciente como clave compartida para unir datos de tablas como datos demográficos del paciente, historial médico, pedidos de medicamentos, resultados de laboratorio, etc. De esta manera, puede obtener una información más detallada. comprensión integral de la información. 

Paso 3: familiarícese con sus datos 

Antes de comenzar a analizar sus datos, debe familiarizarse con ellos. Debe comprobar la calidad y la idoneidad de sus datos para sus objetivos de análisis. 

Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos de transacciones de clientes, podría explorar los siguientes aspectos de sus datos: 

• La distribución: ¿Cómo se distribuyen los importes de las transacciones en diferentes rangos? ¿Cuál es el promedio, la varianza y la desviación estándar de los montos de las transacciones? 
• La frecuencia de las transacciones por cliente: ¿Con qué frecuencia los clientes realizan transacciones? ¿Cuál es el promedio, la mediana y la moda del número de transacciones por cliente? ¿Hay clientes que realizan muy pocas o muchas transacciones? 
• Cualquier patrón inusual en los datos: ¿Hay tendencias, ciclos o estacionalidad en los datos? ¿Hay valores faltantes o incorrectos en los datos? 

Paso 4: evalúe la idoneidad de sus datos 

Debe asegurarse de que sus datos sean adecuados para sus objetivos de análisis. Por lo tanto, evaluar su relevancia, oportunidad y representatividad es fundamental. Relevancia significa qué tan estrechamente se relacionan sus datos con las preguntas que desea responder. 

La puntualidad significa qué tan recientes son sus datos y si reflejan la situación actual. Representatividad significa qué tan bien sus datos cubren la población o el fenómeno que le interesa. Al evaluar estos aspectos, puede decidir si sus datos son suficientes o si necesita recopilar más datos. 

Si desea analizar las tendencias a largo plazo en el comportamiento del cliente para una tienda online. Si solo tiene un conjunto de datos de transacciones de clientes del año pasado, es posible que sus datos deban ser más relevantes, oportunos y representativos. Es posible que necesite recopilar más datos históricos de años anteriores para capturar los cambios y patrones en el comportamiento de los clientes a lo largo del tiempo.  

Paso 5: identificar tipos de datos, formatos y estructuras 

El siguiente paso es identificar los tipos de datos, formatos y estructuras de sus datos. Sus datos pueden ser Fecha, numéricos, booleanos, categóricos, cadenas, etc. Debe revisar cada columna de sus datos e identificar su tipo de datos. Esto le ayudará a comprender cómo están organizados sus datos, qué significa cada variable y qué valores puede tener. 

También es esencial revisar la estructura de sus datos a un nivel detallado. Esto le ayudará a elegir los métodos estadísticos adecuados para su análisis. Puede obtener más información sobre sus datos revisando el diccionario de datos, el libro de códigos o los metadatos que vienen con sus datos. Estos recursos pueden ayudarle a interpretar sus datos y tomar mejores decisiones sobre cómo analizarlos. 

Paso 6: encontrar valores nulos o faltantes 

Los valores faltantes o nulos son un problema común en los datos. Ocurren en los datos por diversos motivos, como errores en la recopilación o entrada de datos o cuestiones de privacidad. Los valores faltantes afectan la calidad y confiabilidad de su análisis. 

El perfil de datos le ayudará a revelar la frecuencia de los valores faltantes en cada campo. Las visualizaciones como mapas de calor o gráficos de barras pueden ayudarle a estudiar el alcance de los valores faltantes en un conjunto de datos y su distribución entre diferentes variables. Hacerlo le ayudará a encontrar patrones y tendencias en los datos y a decidir cómo manejar los valores faltantes.

 

 Paso 7: descubra duplicados 

Los datos duplicados se refieren a filas de datos que tienen contenido idéntico o similar. Estos datos redundantes pueden afectar la calidad y confiabilidad de su análisis, así como el espacio de almacenamiento y el rendimiento de su sistema. Por lo tanto, los expertos en datos suelen eliminar registros duplicados y conservar solo una instancia de cada registro único.  

Sin embargo, antes de eliminar registros duplicados, debe considerar qué instancia conservar y cuál descartar. A veces, los registros duplicados pueden tener diferencias sutiles relevantes para su análisis. Si tiene un conjunto de datos de pedidos de clientes, pero algunos registros tienen errores o falta información. En este caso, puede utilizar registros duplicados para llenar los vacíos o corregir los errores. 

En otros casos, es posible que necesites fusionar registros duplicados en un solo registro. Por ejemplo, cuando el cliente tiene dos cuentas con información diferente, es posible que deba combinar la información de ambas cuentas en un solo registro para evitar confusión e inconsistencia. 

Paso 8: identificar inconsistencias 

Los conjuntos de datos suelen tener inconsistencias que pueden resultar en análisis inexactos. Estas inconsistencias surgen de la necesidad de un formato o estándares más explícitos durante la entrada y recopilación de datos. Validar sus datos en busca de errores puede ayudar a identificar y señalar dichas discrepancias. 

 

Estas son algunas de las discrepancias más comunes en los conjuntos de datos. 

Errores tipográficos en todos los campos de datos	Inconsistencias en unidades de medida.
Variaciones en las convenciones de nomenclatura	Campos con números de teléfono no válidos
Uso inconsistente de abreviaturas	Campos con caracteres no deseados
Direcciones no válidas	Campos con caracteres no imprimibles
Variaciones en el formato o tipos de datos.	Campos con espacios iniciales, finales y duplicados

Paso 9: resaltar los valores atípicos 

Los valores atípicos son puntos de datos que son muy diferentes del resto de los datos. Resultan de diversos factores, como errores de medición, errores de entrada de datos o variaciones naturales de los datos. Los valores atípicos pueden distorsionar los resultados generales del análisis estadístico, por lo que es esencial identificarlos y potencialmente eliminarlos. 

Una forma sencilla de encontrar valores atípicos en un conjunto de datos es trazar los datos en un gráfico, como un diagrama de dispersión, y buscar puntos alejados del grupo principal. Sin embargo, este método puede ser subjetivo e inexacto. 

Una forma más confiable es utilizar medidas estadísticas, como la puntuación z, que indica cuántas desviaciones estándar tiene un punto de datos de la media. Una regla común es que un punto de datos con una puntuación z mayor que 3 o menor que -3 es un valor atípico. 

Dicho esto, identificar los valores atípicos rara vez es sencillo. Dependiendo del contexto y el propósito del análisis, algunos valores atípicos pueden ser más relevantes que otros. El conocimiento del dominio y los métodos estadísticos utilizados para definir los valores atípicos también pueden afectar el resultado. Por lo tanto, es esencial comprender la naturaleza y el origen de los valores atípicos antes de decidir cómo manejarlos. 

Por ejemplo, si estás analizando la distribución del ingreso en una ciudad, recolectarías una muestra de 100 personas y calcularías su ingreso anual. La investigación muestra que la mayoría de las personas ganan entre 15,000 y 120,000 dólares al año, pero dos ganan entre 1 y 10 millones de dólares al año. Estas personas son valores atípicos porque son muy diferentes del resto de la muestra. 

Sin embargo, no podrán tratarse de errores o anomalías. Pueden representar un grupo pequeño pero significativo de personas ricas del país. Si los elimina del análisis, puede subestimar la desigualdad de ingresos en el país. Por otro lado, si los mantienes en el análisis, puedes sobreestimar el ingreso promedio del país. Por lo tanto, es necesario considerar el contexto y el objetivo de su análisis antes de decidir cómo abordar estos valores atípicos. 

Paso 10: resuma y muestre sus datos 

Una vez que haya recopilado sus datos, debe resumirlos y mostrarlos mediante visualizaciones y estadísticas descriptivas. Estas herramientas pueden ayudarle a comprender mejor las relaciones entre las variables de sus datos. 

Imagine que tiene un conjunto de datos de transacciones de clientes de una tienda en línea. Utilice estadísticas descriptivas para calcular el monto promedio de las transacciones, el rango de montos de las transacciones y la variabilidad de los montos de las transacciones. 

También es posible que desee utilizar visualizaciones para mostrar cómo se distribuyen los montos de las transacciones, cómo varían según la edad del cliente y cómo influyen en ellos otros factores, como la categoría del producto o la temporada. Resumir y mostrar sus datos puede obtener información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. 

Exploración de datos en IA y ML 

La exploración de datos es fundamental en la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), ya que ayuda a que los modelos predictivos sean más precisos. Un algoritmo de aprendizaje automático es tan bueno como los datos que le proporciona. 

Explorar sus datos le ayuda a comprender cómo ciertas variables se relacionan e interactúan entre sí mientras analiza su impacto en los resultados de los modelos predictivos. 

Por ejemplo, comprender cómo se relacionan estas características en un conjunto de datos con variables como la edad, los ingresos y el nivel educativo le ayudará a hacer que los modelos de aprendizaje automático sean más precisos.  

Los científicos de datos suelen aprovechar la exploración de datos para discernir patrones, correlaciones y valores atípicos dentro de grandes conjuntos de datos. Este proceso le permite identificar imprecisiones o información irrelevante y visualizarla para ilustrar gráficamente relaciones complejas. 

La exploración de datos también puede ayudarle a realizar la selección de características, que es el proceso de identificar las variables más relevantes que contribuyen al poder predictivo de un modelo. 

Además, puede ayudarle a evaluar el rendimiento del modelo al revelar estructuras de datos subyacentes que podrían afectar las predicciones. A través de la exploración iterativa, puede refinar sus modelos, mejorar la precisión y garantizar la solidez contra el sobreajuste. 

Herramientas de exploración de datos 

El enfoque manual tradicional para la exploración de datos requiere mucha mano de obra y es susceptible a errores humanos. Los científicos de datos se han inclinado hacia herramientas automatizadas de exploración de datos en respuesta a estos desafíos. Estas sofisticadas herramientas aprovechan algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para examinar los datos de manera más precisa y eficiente. Pueden gestionar extensos conjuntos de datos y descubrir conocimientos que podrían eludir el análisis manual. 

Destacadas herramientas de exploración de datos como Astera han revolucionado el proceso de exploración.  Astera es una plataforma de gestión de datos integral y sin código diseñada para optimizar todo el recorrido de los datos. Desde complejos procesos de extracción en diversos paisajes de datos hasta una meticulosa preparación e integración de datos, Astera proporciona las herramientas para transformar datos sin procesar en conocimientos prácticos.

 

Aunque la Astera se centra en la gestión de datos de un extremo a otro, también complementa herramientas de visualización como Power BI y Tableau para visualización e informes. Garantiza que los datos estén limpios y bien estructurados, lo cual es crucial para crear visualizaciones convincentes. Puedes usar Astera para preparar datos y luego utilizar Power BI o Tableau para un análisis visual detallado. Esta combinación permite un enfoque integral para la exploración de datos, lo que lleva a decisiones y estrategias comerciales más informadas. 

Estas herramientas aceleran el proceso de exploración de datos y mejoran su precisión. Automatizar tareas repetitivas te permitirá centrarte en el análisis estratégico y la toma de decisiones. A medida que evolucione el campo de la ciencia de datos, estas herramientas seguirán desempeñando un papel crucial para desbloquear todo el potencial de la exploración de datos. 

Automatización de la exploración de datos con Astera 

La exploración de datos le ayuda a desbloquear diversos conocimientos dentro de un conjunto de datos. Sin embargo, las herramientas adecuadas hacen que el proceso sea significativamente más eficiente y eficaz. 

Una herramienta de exploración de datos equipada con un diseño centrado en la vista previa en tiempo real es la brújula moderna para navegar por conjuntos de datos complejos. Agiliza el proceso al proporcionar acceso instantáneo a vistas previas de datos, lo que facilita la comprensión de la estructura del conjunto de datos, pero también ayuda a monitorear la integridad de los datos. 

Astera ofrece: 

• Cuadrícula de datos interactiva: Capacidades de corrección ágiles que permiten realizar ajustes y limpieza de datos inmediatos y prácticos. 
• Aseguramiento de la calidad de los datos: Implemente controles y reglas integrales para mantener la precisión y coherencia de los datos. 
• Transformaciones de datos enriquecidos: una amplia gama de transformaciones para dar forma y refinar sus datos para cumplir con los requisitos de análisis. 
• Interfaz sin código: Un entorno intuitivo de apuntar y hacer clic que democratiza la preparación de datos, haciéndolos accesibles a usuarios de todos los niveles. 
• Conectores para diversas fuentes de datos: Integración perfecta con varias fuentes locales y basadas en la nube, lo que garantiza una extracción y consolidación de datos fluidas. 
• Automatización del flujo de trabajo: Agilice todo el proceso de preparación de datos, desde la integración hasta la transformación, ahorrando tiempo y recursos valiosos. 

Astera cierra la brecha entre los datos sin procesar y los conocimientos prácticos, facilitando una toma de decisiones más rápida, modelos predictivos y, en última instancia, mejores resultados comerciales.  

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