Descripción: Las Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos (AED) son métodos utilizados para analizar conjuntos de datos con el objetivo de resumir sus principales características, a menudo utilizando métodos visuales. Estas técnicas permiten a los analistas y científicos de datos obtener una comprensión inicial de los datos, identificar patrones, detectar anomalías y formular hipótesis. El AED se centra en la exploración de los datos sin hacer suposiciones previas, lo que lo convierte en una etapa crucial en el proceso de análisis de datos. Entre las herramientas más comunes se encuentran gráficos de dispersión, histogramas, diagramas de caja y matrices de correlación, que ayudan a visualizar la distribución y relaciones entre variables. El AED no solo facilita la identificación de tendencias y patrones, sino que también ayuda a preparar los datos para análisis más complejos, como el modelado predictivo. En resumen, el AED es una fase fundamental en la ciencia de datos que permite a los investigadores y analistas comprender mejor sus datos antes de aplicar técnicas más avanzadas.
Historia: El concepto de Análisis Exploratorio de Datos fue popularizado por el estadístico John Tukey en su libro ‘Exploratory Data Analysis’ publicado en 1977. Tukey abogó por la importancia de la visualización de datos y el análisis descriptivo como herramientas para comprender mejor los conjuntos de datos antes de aplicar modelos estadísticos más complejos. Desde entonces, el AED ha evolucionado con el avance de la tecnología y la disponibilidad de software especializado, permitiendo a los analistas explorar grandes volúmenes de datos de manera más eficiente.
Usos: Las Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos se utilizan en diversas áreas, incluyendo la investigación científica, el análisis de negocios, la ingeniería y la salud pública. Son fundamentales para la limpieza de datos, la identificación de tendencias y patrones, y la formulación de hipótesis. Además, el AED es útil en la preparación de datos para el modelado predictivo y en la validación de resultados obtenidos a través de métodos estadísticos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de AED es el uso de gráficos de dispersión para analizar la relación entre la edad y el ingreso en un conjunto de datos de encuestas. Otro ejemplo es la creación de histogramas para visualizar la distribución de calificaciones de estudiantes en un examen, lo que permite identificar si hay sesgos o anomalías en los datos.
