Exploración de datos

term_id: data_exploration

Category: training_techniques

Definition

La exploración de datos, a menudo denominada Análisis Exploratorio de Datos (EDA), es una etapa preliminar crítica en los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Implica resumir las características principales de los datos, frecuentemente utilizando técnicas de visualización y estadística descriptiva para comprender su estructura y contenido.

Summary

El análisis inicial de conjuntos de datos para descubrir patrones, detectar anomalías y probar hipótesis antes del modelado formal.

Key Concepts

  • Análisis Exploratorio de Datos
  • Visualización
  • Reconocimiento de Patrones
  • Detección de Anomalías

Use Cases

  • Identificar correlaciones entre características antes del entrenamiento del modelo
  • Detectar y manejar valores faltantes o atípicos
  • Validar la calidad de los datos y las suposiciones sobre su distribución

Code Example

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import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('data.csv')
sns.pairplot(df)
plt.show()

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