EDA (Exploratory Data Analysis) – Análisis Exploratorio de Datos
¿Qué es EDA en Inteligencia Artificial?
El Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Paso fundamental en Machine Learning e Inteligencia Artificial
Permite comprender la estructura, distribución.
Patrones de un conjunto de datos.
Antes de aplicar modelos.
De aprendizaje automático.
EDA ayuda a:
Identificar valores atípicos (outliers)
Detectar datos faltantes y distribuciones de variables
Encontrar correlaciones entre variables
Visualizar tendencias y patrones
Pasos principales del EDA
Cargar y explorar los datos
El primer paso es importar los datos y obtener una vista general.
import pandas as pd
# Cargar un dataset en Pandas
df = pd.read_csv(«ventas.csv»)
# Mostrar las primeras filas
print(df.head())
# Obtener información general del dataset
print(df.info())
# Resumen estadístico
print(df.describe())
Manejo de valores nulos y duplicados
Datos faltantes o repetidos pueden distorsionar los modelos de IA.
Eliminar valores nulos y duplicados
# Contar valores nulos en cada columna
print(df.isnull().sum())
# Eliminar filas con valores nulos
df_clean = df.dropna()
# Eliminar filas duplicadas
df_clean = df_clean.drop_duplicates()
Análisis de la distribución de las variables
Las distribuciones ayudan a entender cómo se comportan las variables.
Visualización con histogramas
import matplotlib.pyplot as plt
# Histograma de una variable numérica
df_clean[«precio»].hist(bins=30)
plt.xlabel(«Precio»)
plt.ylabel(«Frecuencia»)
plt.title(«Distribución de Precios»)
plt.show()
Detección de valores atípicos (outliers)
Los valores extremos pueden sesgar.
El análisis y los modelos.
Detección con diagramas de caja (Boxplot)
import seaborn as sns
# Boxplot para detectar outliers en la variable «precio»
sns.boxplot(x=df_clean[«precio»])
plt.show()
Correlación entre variables
El análisis de correlación ayuda a identificar.
Relaciones entre variables.
Matriz de correlación con mapa de calor
import seaborn as sns
# Crear una matriz de correlación
correlation_matrix = df_clean.corr()
# Visualizar con un heatmap
plt.figure(figsize=(8,6))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap=»coolwarm»)
plt.title(«Matriz de Correlación»)
plt.show()
EDA en Inteligencia Artificial
EDA permite preparar los datos.
Antes de entrenar modelos de Machine Learning.
Ejemplo de aplicaciones en IA
Predicción de ventas
Identificar tendencias en los datos de ventas.
Detección de fraude
Encontrar valores atípicos.
En transacciones bancarias.
Análisis de sentimiento
Explorar la distribución de palabras.
En un dataset de comentarios.
Visión por computadora
Analizar la distribución de píxeles en imágenes.
Herramientas para EDA
Python
Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
Visualización y exploración interactiva
Ejecución en la nube sin necesidad de instalación
Power BI / Tableau
Visualización de datos sin necesidad de programación
EDA es un paso esencial en cualquier proyecto de IA
Explorar, limpiar y entender los datos.
Un EDA mejora la precisión de los modelos.
Ayuda a tomar mejores decisiones.
