Preprocesamiento y Exploración de Datos en Ciencia de Datos

Introducción

Ciencia de datos es una disciplina que se encarga de analizar grandes volúmenes de datos para extraer conocimiento y obtener información útil. El preprocesamiento y la exploración de datos son dos pasos importantes en el proceso de ciencia de datos. Esta clase cubrirá los conceptos básicos de preprocesamiento y exploración de datos.

Preprocesamiento de Datos

El preprocesamiento de datos se refiere al proceso de manipulación y limpieza de datos para prepararlos para su análisis posterior. Esto implica la identificación y el manejo de valores atípicos, la imputación de valores perdidos, el escalado de variables numéricas, la codificación de variables categóricas y la selección de características.

Identificación y Manejo de Valores Atípicos

Los valores atípicos son valores que están muy alejados de la media general de los datos. Estos valores pueden afectar el análisis posterior de los datos, ya que pueden distorsionar las estadísticas. Por lo tanto, es importante identificar y manejar estos valores antes del análisis posterior. Esto se puede lograr utilizando el método «Límite de Tukey», que establece límites para los valores atípicos como:

$Q_{1} – 1.5 * (Q_{3} – Q_{1}) \leq x \leq Q_{3} + 1.5 * (Q_{3} – Q_{1})$

donde $Q_{1}$ y $Q_{3}$ son el primer y tercer cuartil, respectivamente, y $x$ es el valor atípico. Los valores que se encuentren fuera de este límite se consideran atípicos y deben ser tratados de manera adecuada.

Imputación de Valores Perdidos

Los valores perdidos son valores que faltan en los datos. Esto puede ser causado por errores de entrada, errores de medición o por otros motivos. Estos valores perdidos pueden afectar el análisis posterior de los datos, por lo que es importante tratarlos antes de continuar el análisis. Una forma de manejar los valores perdidos es reemplazarlos con el valor medio de la variable correspondiente. Esto se puede hacer utilizando la siguiente fórmula:

$x_{imp} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}$

donde $x_{imp}$ es el valor imputado, $x_i$ es el valor de la variable $i$ y $n$ es el número de valores no perdidos.

Escalado de Variables Numéricas

La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático requieren que las variables numéricas estén en un rango de valores similar. Esto se puede lograr utilizando el escalado de variables numéricas. Hay varios métodos de escalado, como el escalado min-max, el escalado Z-score y el escalado de medias y desviaciones estándar. El escalado min-max consiste en transformar los valores de una variable numérica en un rango entre 0 y 1 mediante la siguiente fórmula:

$x_{sc} = \frac{x – x_{min}}{x_{max} – x_{min}}$

donde $x_{sc}$ es el valor escalado, $x$ es el valor original, $x_{min}$ es el valor mínimo de la variable y $x_{max}$ es el valor máximo de la variable.

Codificación de Variables Categóricas

Las variables categóricas son variables cuyos valores son etiquetas no numéricas, como género, nacionalidad, etc. Muchos algoritmos de aprendizaje automático requieren que estas variables se codifiquen como enteros para poder procesarlas adecuadamente. Esto se puede lograr utilizando la codificación «one-hot», que consiste en crear nuevas variables binarias para cada una de las categorías de la variable. Por ejemplo, si una variable categórica tiene tres categorías (A, B y C), se crearán tres nuevas variables binarias (A, B y C). Si un registro tiene la categoría A, entonces la variable A tendrá el valor 1, y las variables B y C tendrán el valor 0.

Selección de Características

La selección de características es el proceso de seleccionar las características más relevantes para un problema dado. Esto puede mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático al reducir el tiempo de entrenamiento y mejorar la precisión. Hay varios métodos de selección de características, como la selección de características basada en el modelo y la selección de características basada en el filtro. La selección de características basada en el modelo se basa en el uso de algoritmos de aprendizaje para evaluar la relevancia de cada característica. La selección de características basada en el filtro se basa en la evaluación estadística de cada característica.

Exploración de Datos

La exploración de datos se refiere al proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones entre variables a partir de los datos. Esto puede ayudar a los científicos de datos a comprender mejor los datos y a tener una mejor comprensión del problema.

Estadísticas Descriptivas

Las estadísticas descriptivas proporcionan una descripción general de los datos. Esto incluye la media, la desviación estándar, el mínimo, el máximo, el rango, la moda, el cuartil, etc. Estas estadísticas se pueden calcular utilizando Python, por ejemplo, para calcular la media de una variable numérica, se puede utilizar la siguiente fórmula:

$\mu = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}$

donde $\mu$ es la media, $x_i$ es el valor de la variable $i$ y $n$ es el número de valores no perdidos.

Gráficos de Exploración

Los gráficos de exploración se utilizan para visualizar los datos y descubrir patrones, tendencias y relaciones. Estos gráficos incluyen histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de caja, etc. Estos gráficos se pueden generar fácilmente utilizando Python, por ejemplo, para generar un histograma de una variable numérica, se puede utilizar el siguiente código:

«`python
import matplotlib.pyplot as plt

# Generar el histograma de la variable
plt.hist(variable)

# Mostrar el histograma
plt.show()
«`

Correlación

La correlación es una medida estadística que mide la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables. La correlación se puede calcular utilizando la siguiente fórmula:

$r = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i – \bar{x})(y_i – \bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i – \bar{x})^{2}} \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (y_i – \bar{y})^{2}}}$

donde $r$ es la correlación, $x_i$ y $y_i$ son los valores de las variables $x$ e $y$ para el registro $i$, $\bar{x}$ y $\bar{y}$ son las medias de las variables $x$ e $y$, respectivamente, y $n$ es el número de valores no perdidos.

Conclusiones

El preprocesamiento y la exploración de datos son procesos importantes en el proceso de ciencia de datos. Esta clase cubrió los conceptos básicos de preprocesamiento y exploración de datos, así como algunos ejemplos prácticos.

Referencias

Sarwar, S., & Khan, S. (2017). Preprocessing of data for machine learning. In International Conference on Information and Communication Technologies (pp. 59-68). Springer, Cham.

Tukey, J. W. (1977). Exploratory data analysis. Reading, MA: Addison-Wesley.

Witten, I. H., & Frank, E. (2005). Data mining: Practical machine learning tools and techniques (2nd ed.). San Francisco: Morgan Kaufmann.

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