Hoy, en el Día 18 de mi aprendizaje en Python, exploré el análisis bivariado, la disciplina que estudia la relación entre dos variables para descubrir patrones y dependencias útiles en ciencia de datos y análisis exploratorio de datos EDA.

Principales técnicas según el tipo de variables: Numérica vs Numérica - diagramas de dispersión y coeficientes de correlación para medir fuerza y dirección de la relación. Categórica vs Numérica - diagramas de cajas y diagramas de barras para comparar distribuciones entre grupos. Categórica vs Categórica - tablas de contingencia y mapas de calor para visualizar frecuencias y asociaciones.

Por qué importa el análisis bivariado: identifica patrones y relaciones, detecta dependencia entre variables, sirve como base para la ingeniería de características y modelos predictivos, y ayuda a explicar resultados en proyectos de inteligencia de negocio como Power BI servicios de Business Intelligence y Power BI. Un punto clave: correlación no implica causalidad, así que siempre contrastar hallazgos con conocimiento del dominio.

Consejos prácticos para trabajar en Python: explorar con visualizaciones en seaborn y matplotlib, calcular Pearson o Spearman según la distribución, transformar o escalar variables si hace falta, y tratar outliers y valores perdidos antes de interpretar resultados. Estos pasos fortalecen cualquier flujo de trabajo de EDA y preparación para modelos IA.

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