Análisis del dataset

Introducción

El análisis exploratorio de datos es una etapa crucial en cualquier proyecto de machine learning. Este paso nos permite comprender la naturaleza y las características de los datos brutos, identificar patrones y posibles relaciones entre variables, y tomar decisiones informadas sobre cómo transformar estos datos para mejorar el rendimiento del modelo. En este artículo, exploraremos cómo abordar un análisis detallado de un dataset desde cero hasta la preparación inicial de las características.

Explicación principal con ejemplos

Consideremos un ejemplo hipotético donde trabajamos en una empresa de e-commerce que desea predecir el monto del gasto de los clientes basándose en sus comportamientos y datos demográficos. Primero, cargaremos nuestro dataset usando pandas:

import pandas as pd

# Cargar el dataset
df = pd.read_csv('ecommerce_data.csv')

# Mostrar las primeras filas para una visión general
print(df.head())

Identificación de variables y sus tipos

El primer paso es identificar todas las columnas del dataframe, así como su tipo. Esto nos permitirá entender qué transformaciones pueden ser necesarias:

# Imprimir el esquema de la tabla
print(df.info())

# Ver estadísticas descriptivas básicas para cada columna numérica
df.describe().T

Análisis de distribuciones

Usaremos un histograma y una función de densidad empírica (KDE) para analizar la distribución de las variables numéricas:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Analizar la distribución de las ventas
sns.histplot(df['total_spent'], kde=True)
plt.show()

Correlaciones entre variables

Las correlaciones pueden ayudarnos a identificar relaciones potencialmente significativas:

# Calcular y visualizar la matriz de correlación
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

Errores típicos / trampas

1. Supuestos sobre las distribuciones: A menudo asumimos que ciertas variables siguen una distribución normal, pero esto no siempre es el caso. Es importante verificar esta suposición antes de aplicar transformaciones.

1. Correlación vs. Dependencia causal: Recordemos que solo porque dos variables están altamente correlacionadas, no significa necesariamente que haya una relación causal entre ellas. Esto puede llevar a errores en la interpretación del modelo.

1. Falta de consideración para datos faltantes y outliers: Ignorar estos problemas puede resultar en modelos sesgados o inexactos. Es importante tener un plan para manejar estos casos.

Checklist accionable

1. Verificar tipos de variables: Asegúrate de que todos los tipos de datos estén correctamente identificados.
2. Analizar las estadísticas descriptivas básicas de todas las columnas numéricas.
3. Identificar y tratar valores faltantes según sea necesario (eliminación, imputación).
4. Visualizar distribuciones para verificar suposiciones sobre la normalidad.
5. Calcular y analizar las correlaciones entre variables numéricas.
6. Detectar outliers y decidir si deben ser eliminados o transformados.
7. Codificar variables categóricas: Usar label encoding, one-hot encoding, etc., según sea apropiado.

Cierre con "Siguientes pasos"

Después de completar el análisis exploratorio del dataset, podrías considerar lo siguiente:

• Transformar variables numéricas en función de la distribución encontrada.
• Crear nuevas características a partir de combinaciones y transformaciones existentes.
• Seleccionar las características más relevantes utilizando técnicas como筛选以获取前四个关键词，并用';'分隔：

<|im_start|>"user" feature engineering;特征工程;机器学习;数据准备;变量选择