Python en el Análisis y la Visualización de Datos
1.1. ANÁLISIS DE DATOS
El análisis de datos es el proceso de explorar, investigar y recopilar información de los datos utilizando medidas y visualizaciones estadísticas con el objetivo de desarrollar una comprensión de los datos al descubrir tendencias, relaciones y patrones. El análisis de datos es tanto una ciencia como un arte, requiere el conocimiento de estadística, técnicas de visualización y paquetes de Python como Numpy, Pandas y Seaborn.
Por otro lado, requiere que hagas interrogantes interesantes para guiar la investigación y luego interpretes los números y cifras para generar ideas útiles. Los "datos" en el análisis de datos, generalmente se refieren a datos numéricos; como precios de acciones, cifras de ventas, mediciones de sensores, puntajes deportivos, tablas de bases de datos, etc.La biblioteca Numpy proporciona estructuras de datos especializadas, funciones y otras herramientas para la computación numérica en Python. Analicemos un ejemplo para ver por qué y cómo usar Numpy para trabajar con datos numéricos.
Supongamos que queremos usar datos climáticos como la temperatura, la lluvia y la humedad para determinar si una región es adecuada para el cultivo de manzanas. Un enfoque simple para hacer esto sería formular la relación entre el rendimiento anual de manzanas y las condiciones climáticas como la temperatura promedio, la lluvia y la humedad relativa promedio como una ecuación lineal.
Estamos expresando el rendimiento de las manzanas como una suma ponderada de la temperatura, la lluvia y la humedad. Esta ecuación es una aproximación, ya que la relación real puede no ser necesariamente lineal y puede haber otros factores involucrados.
Pero un modelo lineal simple como este suele funcionar bien en la práctica. Con base en algunos análisis estadísticos de datos históricos, podríamos encontrar valores razonables para los pesos w1, w2 y w3. He aquí un ejemplo de conjunto de valores:
Dados algunos datos climáticos para una región, ahora podemos predecir el rendimiento de las manzanas.
1.2. BIBLIOTECAS EN PYTHON
Una biblioteca en Python contiene un conjunto de herramientas que hacen tareas en nuestros datos. Importar una biblioteca es como traer la pieza de laboratorio de nuestro locker y montarla en nuestra mesa de trabajo para usarla en nuestro proyecto. Una vez que la bilioteca está instalada, puede ser usada y llamada para hacer muchas tareas.
Una de las mejores opciones para trabajar con datos tabulares en Python es usar la Python Data Analysis Library alias Pandas. La biblioteca Pandas provee estructuras de datos, genera gráficos de alta calidad con matplotlib y se integra de buena forma con otras bibliotecas que usan arrays de NumPy. Pandas es una biblioteca popular de Python que se utiliza para trabajar con datos tabulares. Proporciona funciones auxiliares para leer datos de varios formatos de archivo como CSV, hojas de cálculo de Excel, tablas HTML, JSON, SQL y más.
Hablando de una formato de archivo, tenemos al CSV que es un archivo de valores separados por comas para separar los valores. Cada línea del archivo es un registro de datos. Cada registro consta de uno o más campos, separados por comas. Un archivo CSV generalmente almacena datos tabulares en texto sin formato, en cuyo caso cada línea tendrá la misma cantidad de campos.
Conoce mas sobre la analisis de datos con Python
2. VISUALIZACIÓN DE DATOS USANDO PYTHON
La visualización de datos es la representación gráfica de los datos. Implica producir imágenes que comuniquen las relaciones entre los datos representados a los espectadores. Entonces, esta representación gráfica de los datos transmitirá de manera interactiva y eficiente las ideas a las partes interesadas en general.
La visualización de datos es una parte esencial del análisis de datos y el aprendizaje automático. Para esto podemos trabajar con bibliotecas de Python como Matplotlib y Seaborn, donde encontraremos algunas técnicas populares de visualización de datos.La visualización de datos es importante porque te permite entender a profundidad tendencias, valores o patrones de datos representados a través de representación gráfica de la información.
Conoce mas sobre la visualización de datos con Python
REFERENCIAS
1. https://www.freecodecamp.org/espanol/news/tutorial-que-es-analisis-de-datos-como-visualizar-datos-con-python-numpy-pandas-matplotlib-y-seaborn/
2. https://datacarpentry.org/python-ecology-lesson-es/
3. https://todoia.es/guia-completa-de-visualizacion-de-datos-con-python/
4. https://www.geomapik.com/spatial-data-science/mejores-librerias-python-visualizacion-datos/
5. https://www.bbvaapimarket.com/es/mundo-api/cinco-librerias-en-python-para-cientificos-de-datos-como-visualizar-informacion/
Comentarios
Registrate o Inicia Sesión para comentar y obtener Cursos de pago gratis