Exploración con SQL

Introducción

La exploración de datos es una etapa crucial en cualquier proyecto de ciencia de datos. Permite comprender las características del conjunto de datos, identificar patrones y anomalies que pueden ser cruciales para la toma de decisiones o el desarrollo de modelos predictivos. Utilizar SQL para esta tarea ofrece una ventaja significativa: permite manejar grandes volúmenes de datos estructurados con eficiencia y precisión.

En este artículo, exploraremos cómo utilizar SQL para analizar un conjunto de datos real a través de ejemplos prácticos. También identificaremos trampas comunes que podrían surgir durante este proceso y proporcionaremos una lista accionable de puntos a considerar.

Explicación principal con ejemplos

Supongamos que trabajamos con el dataset "Sales Data" de una empresa de ventas minoristas, que contiene información sobre las transacciones realizadas en diferentes tiendas durante varios meses. Queremos explorar cómo la cantidad vendida varía con los precios y las promociones.

Ejemplo de consulta

Primero, hagamos un análisis básico para ver cuántos productos se vendieron en total:

SELECT 
    product_id, SUM(quantity) as total_sold
FROM sales_data
GROUP BY product_id;

Este conjunto de consultas nos permitirá obtener una visión general rápida de las ventas totales por producto.

Ejemplo de consulta avanzada

Para obtener más contexto, podemos explorar cómo el precio afecta la cantidad vendida:

SELECT 
    price,
    SUM(quantity) as total_sold,
    AVG(quantity) as avg_quantity
FROM sales_data
GROUP BY price;

Esta consulta nos proporcionará una visión de cómo varía la cantidad promedio vendida a diferentes precios.

Errores típicos / trampas

1. Incorporación de valores NULL en agrupaciones: Es común que un producto no se venda en ciertos precios, lo que resulta en NULL cuando se agrupa por precio. Si no se maneja adecuadamente, esto puede llevar a resultados inexactos.

   -- Ejemplo erróneo:
   SELECT 
       price,
       SUM(quantity) as total_sold
   FROM sales_data
   WHERE quantity IS NOT NULL
   GROUP BY price;

1. Uso incorrecto de JOINs: Si no se utilizan correctamente, los JOINs pueden resultar en resultados inexactos o incluso en la eliminación de datos importantes.

   -- Ejemplo erróneo:
   SELECT 
       s.product_id,
       p.price
   FROM sales_data s
   JOIN products p ON s.product_id = p.id
   WHERE s.quantity > 0 AND p.active = true;

1. Ignorar el orden de ejecución en consultas complejas: SQL sigue un orden específico para ejecutar las diferentes partes de una consulta, lo que puede afectar los resultados si no se entiende correctamente.

   -- Ejemplo erróneo:
   SELECT 
       product_id,
       SUM(quantity * price) as revenue
   FROM sales_data s
   JOIN products p ON s.product_id = p.id
   WHERE quantity > 0
   GROUP BY product_id;

Checklist accionable

1. Verifica la integridad del conjunto de datos: Revisa si hay valores NULL o inconsistentes en los campos relevantes para el análisis.
2. Utiliza JOINs con cuidado: Asegúrate de que los JOINs estén bien definidos y no resulten en pérdida de información.
3. Ordena correctamente las consultas: Verifica la ejecución correcta de las diferentes partes de la consulta.
4. Utiliza subconsultas de manera efectiva: Para filtrar o seleccionar datos basados en condiciones complejas.
5. Agrupa y utiliza agregaciones cuidadosamente: Asegúrate de que el agrupamiento se realiza correctamente para evitar resultados inexactos.

Cierre: Siguientes pasos

Ahora que hemos explorado las bases para analizar un conjunto de datos con SQL, es momento de profundizar en algunas áreas:

• Aprende Pandas: Para manejo de datos en Python y análisis más avanzados.
• Desarrolla habilidades en Machine Learning: Aplica los insights obtenidos a modelos predictivos.
• Explora Business Intelligence (BI): Utiliza herramientas como Tableau o Power BI para visualizar tus análisis.

Siguiendo estos pasos, podrás fortalecer tus habilidades en ciencia de datos y mejorar significativamente tu capacidad para analizar y transformar los datos en conocimiento valioso.