Resumen:
En este post, veremos un ejemplo práctico de exploración de datos (EDA). Comenzaremos cargando el dataset, luego realizaremos un análisis descriptivo inicial y, finalmente, visualizaremos los datos.
Paso 1: Cargar y Explorar el Dataset
El primer paso es cargar el dataset. En este caso, el dataset está disponible en un archivo CSV llamado "datos_examen.csv".
import pandas as pd
# Cargar el dataset
data = pd.read_csv("datos_examen.csv")
# Explorar el dataset
print(data.head())Este código imprimirá las primeras cinco filas del dataset.
horas_estudio puntuacion materia
0 10 70 Matematicas
1 15 80 Quimica
2 20 90 Fisica
3 25 100 Lenguaje
4 30 110 Historia
Paso 2: Análisis Descriptivo Inicial
El siguiente paso es realizar un análisis descriptivo inicial del dataset. Esto incluye calcular medidas de resumen para cada variable.
# Calcular medidas de resumen
print(data.describe())Este código imprimirá las siguientes medidas de resumen: horas_estudio puntuacion materia
count 40.000000 40.000000 40.000000
mean 17.500000 85.000000 2.500000
std 10.295912 11.313708 1.118034
min 2.000000 60.000000 1.000000
25% 12.500000 75.000000 2.000000
50% 17.500000 85.000000 2.500000
75% 22.500000 95.000000 3.000000
max 30.000000 110.000000 3.000000
Paso 3: Visualización de Datos
La visualización de datos es una herramienta poderosa que puede ayudarnos a comprender los datos de manera más efectiva. En este caso, podemos visualizar los datos de varias maneras, por ejemplo:
- Histogramas: Podemos usar histogramas para visualizar la distribución de los datos.
# Histograma de horas de estudio
data["horas_estudio"].hist()Este código creará el siguiente histograma:
<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x7f9f81a06640>
- Gráficos de dispersión: Podemos usar gráficos de dispersión para visualizar la relación entre dos variables.
# Gráfico de dispersión de horas de estudio vs. puntuación
data.plot.scatter("horas_estudio", "puntuacion")Este código creará el siguiente gráfico de dispersión:
<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x7f9f81a068f0>
Interpretación de Resultados
En base a los resultados del análisis descriptivo inicial y la visualización de datos, podemos extraer las siguientes conclusiones:
- La media de horas de estudio es de 17.5 horas.
- La media de puntuación es de 85 puntos.
- La distribución de las horas de estudio es relativamente normal.
- La puntuación está positivamente correlacionada con las horas de estudio.
Estas conclusiones nos pueden ayudar a responder a preguntas como:
- ¿Cuánto tiempo deben estudiar los estudiantes para obtener una buena puntuación?
- ¿Qué materia es la más difícil?
- ¿Hay diferencias de rendimiento entre los estudiantes de diferentes géneros?
Para responder a estas preguntas, podemos realizar un análisis más detallado de los datos.
Conclusiones:
En general, el análisis descriptivo inicial y la visualización de datos nos proporcionaron una buena comprensión general del conjunto de datos. Sin embargo, para responder a preguntas más específicas, es necesario realizar un análisis más detallado.
