Análisis Exploratorio de Datos

El análisis exploratorio de datos (EDA) es esencial para comprender la estructura, las relaciones y las características principales de un conjunto de datos antes de aplicar modelos predictivos. Consideremos un ejemplo práctico utilizando un conjunto de datos de ventas de una tienda minorista.

Primero, cargamos los datos y examinamos su estructura básica, como columnas y tipos de datos. Luego, calculamos estadísticas descriptivas para entender la distribución de las variables clave, como ventas y clientes.

Utilizamos gráficos como histogramas para visualizar la distribución de las ventas y diagramas de dispersión para detectar correlaciones entre variables como la publicidad y las ventas. Detectamos y tratamos valores atípicos y datos faltantes para asegurar la calidad del análisis.

Finalmente, empleamos técnicas de agrupamiento para identificar patrones de comportamiento en los clientes, lo que puede informar decisiones estratégicas para mejorar las ventas y la satisfacción del cliente. Este enfoque sistemático en el EDA permite una comprensión profunda y prepara el terreno para modelos predictivos más precisos y efectivos.