Exploración inicial de datasets

Introducción

La exploración inicial de datasets es una fase crucial en la ciencia de datos. A menudo se conoce como "etiquetado EDA" (Exploratory Data Analysis, Análisis Exploratorio de Datos) y permite a los analistas obtener un entendimiento profundo del contenido, estructura y calidad de los datos antes de realizar análisis más detallados o entrenar modelos. En este artículo, exploraremos cómo utilizar SQL para llevar a cabo esta tarea esencial.

Explicación principal

SQL proporciona una serie de herramientas que permiten navegar e inspeccionar rápidamente grandes volúmenes de datos estructurados. Las instrucciones ORDER BY y LIMIT son fundamentales en este proceso, ya que nos permiten visualizar y comprender el contenido del dataset.

Ejemplo práctico

Supongamos que estamos trabajando con una tabla llamada clientes, la cual contiene información de los clientes de una empresa. Queremos ver las 10 primeras filas de esta tabla para obtener un rápido vistazo a su estructura y contenido:

SELECT *
FROM clientes
LIMIT 10;

Este bloque de código nos mostrará las 10 primeras filas de la tabla clientes, permitiéndonos inspeccionar los datos directamente en SQL.

Errores típicos / trampas

A pesar del poder de ORDER BY y LIMIT, hay ciertas trampas comunes que deben evitarse para obtener resultados precisos:

1. Ordenación inadecuada:

• Problema: Si ordenamos los datos sin considerar el contenido relevante, podríamos perder información valiosa.

   SELECT *
   FROM clientes
   ORDER BY nombre ASC;

Este ejemplo simplemente ordena las filas por nombre en orden ascendente, lo cual podría no tener sentido si estamos buscando una característica específica de los datos.

1. Uso incorrecto de LIMIT:

• Problema: Si establecemos un valor de LIMIT demasiado bajo, podríamos perder información crítica.

   SELECT *
   FROM clientes
   LIMIT 5;

Este ejemplo solo nos mostraría las 5 primeras filas, lo cual podría ser insuficiente para obtener una visión completa del dataset.

1. Ignorar columnas relevantes:

• Problema: Si seleccionamos todas las columnas (*) en lugar de filtrar las columnas necesarias, podríamos obtener más datos de los que realmente necesitamos.

   SELECT *
   FROM clientes;

Este ejemplo no es eficiente y puede llevar a resultados inexactos o innecesarios.

Checklist accionable

Para asegurarse de realizar una exploración inicial efectiva, siga estos pasos:

1. Revisar la estructura de las tablas:

Utilice DESCRIBE para ver todas las columnas y su tipo en una tabla.

   DESCRIBE clientes;

1. Verificar los tipos de datos:

Asegúrese de que cada columna tiene el tipo de dato esperado, ya sea numérico, categórico o temporal.

1. Limitar la cantidad de filas para una vista previa:

Use LIMIT para ver las primeras 10-20 filas y asegurarse de que no hay errores visibles.

   SELECT *
   FROM clientes
   LIMIT 20;

1. Ordenar los datos para comprender el contenido:

Utilice ORDER BY para organizar las filas en función de una columna específica, como la fecha de registro o la cantidad de compras.

   SELECT *
   FROM clientes
   ORDER BY fecha_registro ASC;

1. Filtrar columnas relevantes:

Use SELECT para incluir solo las columnas necesarias, evitando sobrecargar el resultado con datos innecesarios.

1. Verificar la consistencia de los datos:

Busque valores atípicos o nulos que podrían afectar el análisis posterior.

   SELECT *
   FROM clientes
   WHERE edad < 0;

Siguientes pasos

Ahora que ha completado una exploración inicial de sus datasets con SQL, es importante seguir avanzando en su análisis. Aquí hay algunos pasos sugeridos:

• Realizar una EDA más profunda:

Utilice herramientas como GROUP BY y agregaciones para obtener estadísticas básicas del dataset.

  SELECT AVG(edad), COUNT(*)
  FROM clientes;

• Preparar los datos para análisis avanzados:

Asegúrese de que los datos estén limpios y listos para ser utilizados en modelos predictivos o análises más detallados.

• Documentar el proceso:

Mantenga un registro claro del análisis realizado, incluyendo cualquier supuesto o decisión tomada durante la exploración inicial.

La exploración inicial de datasets es una fase esencial que permite a los analistas de datos tener confianza en sus datos antes de avanzar con análisis más detallados. Utilizar SQL adecuadamente puede ahorrar tiempo y evitar errores, asegurando un análisis preciso e informado.