Análisis exploratorio de datos EDA es la fase en la que el científico de datos interroga en profundidad el conjunto de datos antes de confiar en cualquier modelo o informe. Un buen EDA se parece a depurar la realidad: se transforma información cruda y desordenada en un modelo mental claro de cómo funciona el sistema en el mundo real.

Qué comprende EDA EDA agrupa prácticas para entender la estructura, la calidad y la señal en los datos mediante estadísticas resumidas y visualizaciones. Permite descubrir patrones, anomalías y relaciones entre variables y valida si los datos realmente responden a la pregunta de negocio. Desde la óptica de un científico de datos, EDA traduce preguntas de stakeholders en hipótesis que se testean rápidamente en los datos y que orientan la ingeniería de características, la elección de modelos y la viabilidad del problema.

Ejemplo real Imagina una tienda de comercio electrónico que quiere reducir el abandono del carrito y mejorar ingresos. El dataset transaccional puede incluir columnas como order_id, user_id, product_id, price, quantity, timestamp, device_type, traffic_source y order_status. También se pueden practicar los mismos pasos con datasets públicos como ventas minoristas, calidad de vino o Iris, útiles para explorar correlaciones, outliers e importancia de variables.

Paso 1 Clarificar el problema Antes de tocar código se enmarca el EDA en decisiones. Preguntas de negocio como qué fuentes de tráfico atraen clientes de alto valor o qué patrones preceden el abandono se convierten en hipótesis cuantificables. EDA busca confirmar o refutar esas hipótesis con el propio dataset.

Paso 2 Carga y comprobación inicial En Python lo habitual es iniciar con Pandas y NumPy y librerías de visualización como Matplotlib y Seaborn. Comandos como shape, head, info y describe ayudan a entender tamaño, esquema, tipos y distribuciones básicas. En datos reales suelen aparecer tipos mixtos, nulos inesperados y distribuciones sesgadas que deben discutirse con ingeniería de datos o producto.

Paso 3 Limpieza integrada La limpieza forma parte del ciclo exploratorio. Acciones típicas incluyen parseo de timestamps, asegurar tipos numéricos para precio y cantidad, estandarizar categorías y marcar o eliminar filas claramente inválidas. Los valores faltantes se tratan según su significado de negocio: traffic_source nulo puede agruparse como unknown mientras que price o user_id nulos pueden invalidar registros para análisis posteriores.

Paso 4 Exploración univariante Se analiza una variable a la vez para comprender su distribución. Para variables numéricas se usan histogramas, KDE y boxplots para detectar asimetrías, colas pesadas y outliers. Para categóricas se emplean gráficos de barras y tablas de frecuencia para ver niveles dominantes y raros. Estas observaciones guían decisiones tempranas como muestreo o balanceo de clases.

Paso 5 Análisis bivariante y multivariante El análisis bivariante explora relaciones entre pares de variables con scatter plots, boxplots agrupados y agregaciones. En comercio electrónico puede implicar el valor medio de pedido por dispositivo o la tasa de conversión por fuente de tráfico. El multivariante añade matrices de correlación, pair plots y agregaciones por múltiples dimensiones para orientar selección de características y complejidad del modelo.

Paso 6 Outliers y calidad de datos Los datasets del mundo real suelen incluir duplicados, timestamps imposibles o valores extremos por errores de logging. Se detectan con visuales, reglas estadísticas como z score o IQR y lógica de dominio. El tratamiento de outliers depende del objetivo: en análisis de fraude pueden ser los más relevantes mientras que en métricas promedio conviene transformarlos o excluirlos. EDA debe producir una política explícita sobre cómo tratarlos antes del modelado.

Paso 7 Ingeniería de características Un buen EDA sugiere transformaciones y nuevas variables. En e commerce se pueden derivar duración de sesión, número de ítems por pedido, hora del día, días desde la última compra o gasto acumulado en 30 días. En calidad de vino podrían crearse ratios o binning de alcohol que resulten más interpretables. Estas variables mejoran rendimiento y explicabilidad de modelos.

Paso 8 Comunicar hallazgos El EDA solo vale si las conclusiones guían decisiones. Se sintetiza en una narrativa breve con preguntas de negocio, problemas de datos, patrones detectados y recomendaciones para modelado o producto, apoyada en visualizaciones de alto valor y tablas resumen. Una EDA bien documentada sirve como referencia para el equipo y mejora reproducibilidad.

Enfoque típico de un científico de datos Las prioridades incluyen comprobar coherencia entre etiqueta y features para evitar data leakage, entender varianza y correlaciones para anticipar sesgos del modelo, detectar cambios o estacionalidad que requieran validación temporal y exponer riesgos de calidad para mitigarlos por diseño de características o métricas robustas.

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