Dataset real: Proyecto guiado completo

Introducción

En la práctica de ciencia de datos, no hay nada más valioso que trabajar con datasets reales. Estos datasets proporcionan el contexto y la profundidad necesarios para desarrollar habilidades analíticas sólidas y comprender cómo los conceptos teóricos se aplican en un entorno real. En esta unidad del curso "SQL para ciencia de datos" te guiamos a través de un proyecto guiado completo utilizando un dataset real. Aprenderás a explorar, transformar e incorporar características a tu conjunto de datos antes de prepararlo para el análisis y el machine learning.

Explicación principal con ejemplos

Explorando el Dataset

Supongamos que estamos trabajando con un dataset que contiene información sobre pedidos en una tienda en línea. El dataset se llama orders e incluye las siguientes columnas:

• order_id: Identificador único de cada pedido.
• customer_id: ID del cliente que realizó el pedido.
• product_id: ID del producto comprado.
• quantity: Cantidad del producto comprada.
• price: Precio unitario del producto.
• date: Fecha en la que se realizó el pedido.

SELECT * FROM orders LIMIT 5;

Transformación y Agregación

En esta fase, tu objetivo es transformar e integrar las características necesarias para tu análisis. Por ejemplo, podrías agregar una columna con el precio total del pedido (total_price) o agrupar los pedidos por cliente para calcular el gasto total de cada uno.

SELECT 
    customer_id,
    SUM(quantity * price) as total_spent
FROM orders
GROUP BY customer_id;

Errores típicos / trampas

1. Duplicados: Es común encontrar duplicados en los datos, especialmente cuando se combinan múltiples fuentes de información.

   SELECT COUNT(*) FROM orders GROUP BY order_id HAVING COUNT(order_id) > 1;

1. Valores nulos: Los valores nulos pueden introducir errores en tus cálculos. Es importante manejarlos adecuadamente.

   UPDATE orders SET quantity = 1 WHERE quantity IS NULL;

1. Condiciones inesperadas en agrupaciones: Al usar GROUP BY, asegúrate de que todas las columnas necesarias estén incluidas o se manejen correctamente.

   -- Error común: olvidar una columna en GROUP BY
   SELECT customer_id, SUM(quantity) FROM orders GROUP BY product_id;

Checklist accionable

1. Revisar y validar el dataset: Confirma que no hay duplicados o filas erróneas.
2. Llenar valores nulos: Decide cómo manejar los valores faltantes en tu conjunto de datos.
3. Transformación de características: Crea nuevas columnas basadas en las existentes para mejorar la calidad del análisis.
4. Validar resultados: Verifica que tus consultas y transformaciones generan lo esperado antes de avanzar.
5. Documentar cambios: Mantén un registro detallado de todas las modificaciones realizadas en el dataset.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

• Análisis exploratorio adicional: Explora más profundamente los datos para descubrir patrones y tendencias.
• Preparación para machine learning: Prepara tus datasets analíticos para su uso en modelos de machine learning.
• Revisión final: Verifica que tu dataset esté listo para el análisis completo antes de continuar.

Trabajando con un dataset real, no solo desarrollas habilidades técnicas, sino también la capacidad de manejar y analizar datos complejos y variados. Este proyecto guiado te proporcionará una sólida base para avanzar en tus estudios de ciencia de datos.