Nombre del podcast: Big Data e Inteligencia Artificial
Nombre del episodio: 84. Cosas a tener en cuenta cuando examinas tus datos
Duración: 25 minutos
Este episodio del podcast «Big Data e Inteligencia Artificial», titulado «Cosas a tener en cuenta cuando examinas tus datos», ofrece una guía detallada sobre cómo abordar el análisis de un nuevo conjunto de datos. La presentadora, Marta Arroyo, comparte insights basados en una experiencia reciente con la comunidad ninja que dirige, donde examinaron un dataset de anuncios de viviendas en Madrid.
El episodio comienza enfatizando la importancia de examinar la estructura básica y los tipos de datos al iniciar el análisis. Marta recomienda usar funciones como ‘info()’ en Python para obtener una visión general de las columnas, tipos de datos y valores no nulos. Esto proporciona una primera impresión de qué esperar de cada variable.
A continuación, se destaca la importancia de visualizar la distribución de los datos, especialmente mediante histogramas. Estos gráficos pueden revelar información crucial, como si una variable es categórica binaria (por ejemplo, si todos los valores se agrupan en dos columnas) o si hay valores atípicos (outliers) que requieren atención especial. Se menciona un ejemplo de una característica de «número de habitaciones» donde se encontraron valores extremos de hasta 80-90 habitaciones, lo que podría indicar errores en los datos o casos muy especiales que requieren investigación adicional.
El podcast también aborda la importancia de examinar las relaciones entre variables, utilizando gráficos de dispersión y matrices de correlación. Se explica cómo la alta correlación entre variables puede indicar redundancia en los datos, lo que podría afectar negativamente a modelos de machine learning como la regresión lineal.
Marta enfatiza la necesidad de examinar observaciones individuales, especialmente aquellas identificadas como valores atípicos. Esto puede ayudar a determinar si estos valores son errores o representan casos especiales legítimos. Se proporciona un ejemplo de una vivienda en Málaga que apareció en un dataset supuestamente de Madrid, ilustrando cómo el examen detallado puede revelar problemas en los datos.
El episodio también cubre la importancia de la segmentación y el filtrado de datos para analizar subgrupos específicos. Por ejemplo, se sugiere examinar por separado las viviendas de lujo para ver si los factores que influyen en su precio difieren de los de viviendas más económicas.
Se hace hincapié en la necesidad de documentar cuidadosamente todas las decisiones tomadas durante el proceso de análisis, incluyendo los criterios de filtrado y la cantidad de observaciones excluidas en cada paso. Esto es crucial para la transparencia y para facilitar la comprensión del análisis por parte de otros miembros del equipo o del propio analista en el futuro.
Marta también habla sobre la creación de nuevas características derivadas, como el precio por metro cuadrado, y la importancia de documentar claramente cómo se han calculado estas nuevas variables.
Finalmente, el episodio concluye recordando a los oyentes que los datos del mundo real contienen variabilidad y ruido. Se usa el ejemplo de las coordenadas geográficas de las viviendas, que pueden variar ligeramente cada vez que se actualiza un anuncio, para ilustrar cómo la variabilidad no siempre indica un error en los datos.
En resumen, el podcast ofrece una guía práctica y completa sobre cómo abordar el análisis exploratorio de datos, enfatizando la importancia de combinar técnicas estadísticas, visualización de datos, y el examen cuidadoso de casos individuales para obtener una comprensión profunda y precisa de los datos antes de proceder con análisis más avanzados o modelado de machine learning.
Puntos principales
- Importancia de examinar la estructura y tipos de datos al comenzar el análisis.
- Uso de histogramas y otras visualizaciones para entender la distribución de los datos e identificar valores atípicos.
- Análisis de correlaciones entre variables para detectar redundancias y relaciones importantes.
- Examen de observaciones individuales para detectar errores y obtener insights más profundos.
- Segmentación y filtrado de datos para entender mejor los subgrupos dentro del conjunto de datos.
- Documentación clara de todas las decisiones y filtros aplicados durante el análisis.
- Consideración de la variabilidad y el ruido inherentes a los datos del mundo real.
- Creación de nuevas características derivadas, como ratios, para enriquecer el análisis.
- Importancia de la comunicación con el equipo y la transparencia en las decisiones tomadas.
- Necesidad de equilibrar el análisis general con el examen de casos individuales («ver el bosque y algunos árboles»).
Esquema
I. Introducción A. Título del episodio: «Cosas a tener en cuenta cuando examinas tus datos» B. Contexto: Experiencia reciente en la comunidad ninja
II. Examen inicial de la estructura de datos A. Uso de funciones como ‘info()’ en Python B. Identificación de tipos de datos y valores no nulos C. Obtención de estadísticas básicas (promedio, mínimo, máximo, mediana)
III. Visualización de la distribución de datos A. Importancia de los histogramas 1. Identificación de variables categóricas binarias 2. Detección de valores atípicos (outliers) B. Ejemplo: Número de habitaciones en dataset de viviendas
IV. Análisis de relaciones entre variables A. Uso de gráficos de dispersión B. Matrices de correlación C. Identificación de redundancias en los datos
V. Examen de observaciones individuales A. Enfoque en valores atípicos B. Determinación de errores vs. casos especiales C. Ejemplo: Vivienda de Málaga en dataset de Madrid
VI. Segmentación y filtrado de datos A. Análisis de subgrupos específicos B. Ejemplo: Viviendas de lujo vs. económicas C. Verificación de consistencia interna
VII. Documentación del proceso de análisis A. Registro de decisiones de filtrado B. Conteo de observaciones excluidas C. Importancia para la transparencia y comprensión futura
VIII. Creación de características derivadas A. Ejemplo: Precio por metro cuadrado B. Documentación clara de cálculos y decisiones
IX. Consideración de variabilidad y ruido en datos reales A. Ejemplo: Variaciones en coordenadas geográficas de viviendas B. Distinción entre variabilidad natural y errores de datos
X. Comunicación y colaboración A. Importancia de compartir hallazgos con el equipo B. Fomento de la mejora continua en la recolección de datos
XI. Conclusión A. Resumen de puntos clave B. Importancia del análisis exploratorio antes de modelado avanzado
Palabras clave: Dataset, Histograma, Valores atípicos (outliers), Correlación, Segmentación, Filtrado, Documentación, Variabilidad, Características derivadas, Transparencia, Machine learning, Visualización de datos, Análisis exploratorio, Preprocesamiento de datos, Comunicación de resultados