Estadística Descriptiva con Python
Bienvenidos al emocionante mundo de la estadística descriptiva con Python, una herramienta esencial para los científicos de datos. Este repositorio está dedicado a un proyecto práctico que facilitará la comprensión de los conceptos clave de la estadística descriptiva. A través de la creación de gráficos detallados y la aplicación de métodos estadísticos, realizaremos un análisis profundo y revelador de los datos. ¡Prepárate para sumergirte en el análisis de datos con Python!
Contenido Del Proyecto
Recoleccion de Datos
El primer paso en cualquier proyecto de estadística descriptiva es la recolección de datos. Los datos pueden ser recolectados de diversas fuentes y en diversos formatos.
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Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Este es un paso crucial que implica entender los datos a través de gráficos y tablas, identificar patrones, detectar anomalías, verificar supuestos y probar hipótesis.
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Reprocesamiento de Datos
Esto puede incluir la limpieza de datos (manejo de datos faltantes, eliminación de duplicados), transformación de datos (normalización, escalado) y codificación de variables categóricas.
Descripcion de Datos
Esto implica el uso de medidas de tendencia central (como la media, mediana, moda), medidas de dispersión (como la varianza, desviación estándar, rango intercuartil) y la forma de la distribución de los datos (como la asimetría y curtosis).
Visualizacion de Datos
Crear gráficos y diagramas para visualizar la distribución de los datos, las relaciones entre variables y las tendencias en los datos.
Interpretación de los resultados
Los resultados del análisis descriptivo deben ser interpretados en el contexto del problema de negocio o investigación.
Preparación para el modelado ML
Los insights obtenidos a través de la estadística descriptiva pueden ser muy útiles para la selección de características, la ingeniería de características y la elección del modelo de ML adecuado.