El análisis de datos exploratorios (EDA) consiste en analizar conjuntos de datos para resumir sus características principales, identificar patrones, detectar anomalías y probar hipótesis, a menudo utilizando gráficos estadísticos y otros métodos de visualización de datos. Ayuda a resumir los datos y descubrir conocimientos del conjunto de datos.

Pasos típicos involucrados en el análisis de datos exploratorios (EDA).

Paso 1: Recopilación de los datos necesarios de diversas fuentes, como bases de datos, web scraping o API. Luego importe los datos y las bibliotecas necesarias a entornos de desarrollo integrados (IDE), como jupyter notebook. Las bibliotecas de Python como pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn se utilizan para explorar y visualizar datos.
Paso 2: observe su conjunto de datos y realice una limpieza de datos, como valores faltantes o errores.
Paso 3: identificar patrones y localizar valores atípicos en el conjunto de datos. Realice estadísticas descriptivas para resumir los datos y tener una idea general de su contenido, como los valores medio, mínimo y máximo.
Paso 4: Utilice lo que aprenda para perfeccionar o generar nuevas preguntas.
Paso 5: Transformar y modelar datos para buscar respuestas. p.ej. agregar o desagregar datos según las necesidades de análisis.
Paso 6: realice una exploración de datos mediante análisis univariados, bivariados y multivariados.
Paso 7: Aplicar la visualización de datos de distribuciones y relaciones mediante el uso de ciertas herramientas visuales, como gráficos de líneas, gráficos de barras, diagramas de caja, diagramas de dispersión y mapas de calor.
Paso 8: Prueba de hipótesis: desarrolle y evalúe hipótesis utilizando pruebas estadísticas para verificar suposiciones o relaciones dentro de los datos.
Paso 9: Resuma los hallazgos con información clave de las estadísticas descriptivas y las visualizaciones de datos generadas. Documente el proceso de EDA y sus hallazgos, y cree informes y presentaciones para transmitir los resultados a todas las partes interesadas relevantes.

Beneficios del análisis de datos exploratorios

Ayuda a comprender e interpretar conjuntos de datos complejos. EDA ayuda a los científicos de datos a descubrir patrones, detectar anomalías, probar hipótesis y validar suposiciones utilizando una variedad de técnicas estadísticas y gráficas. Además, permite detectar problemas de calidad de los datos, como registros duplicados, que pueden corregirse antes de avanzar a un análisis más detallado.

Conclusión
El análisis de datos exploratorios (EDA) permite la transformación de datos en conocimientos procesables. Se puede aplicar a cualquier tipo de datos (estructurados, no estructurados o semiestructurados), aunque las herramientas y técnicas pueden diferir. Este proceso permite a los científicos y analistas de datos examinar el conjunto de datos desde múltiples perspectivas, sin suposiciones preconcebidas sobre su contenido.