Vamos a crear un ejemplo sencillo de análisis de datos con
Python utilizando datos ficticios y algunas visualizaciones. Para este ejemplo,
utilizaremos la biblioteca pandas para manipulación de datos y matplotlib para
las visualizaciones. Asegúrate de tener instaladas estas bibliotecas antes de
ejecutar el código.
Este ejemplo crea un conjunto de datos ficticios con
información sobre la edad, salario y puntuación de 100 personas. Luego, se
realiza un análisis exploratorio de datos mediante la creación de tres
visualizaciones: un histograma de edades, un gráfico de dispersión de edad
versus salario, y un boxplot de puntuaciones. Además, se calculan estadísticas
básicas utilizando el método describe() de pandas.
Puedes ejecutar este código en un entorno de Python y
explorar las visualizaciones y estadísticas generadas. Ten en cuenta que estos
datos y visualizaciones son ficticios y están destinados únicamente con fines
educativos.
Aquí está la interpretación de algunas de las estadísticas
generadas:
1. Conteo (count):
- Edad: 100
- Salario: 100
- Puntuación: 100
Esto indica que no hay
valores faltantes en ninguno de los conjuntos de datos.
2. Media (mean):
- Edad: La edad promedio es la suma de todas las edades dividida por el número de personas.
- Salario: El salario promedio es la suma de todos los salarios dividida por el número de personas.
- Puntuación: La puntuación promedio es la media de todas las puntuaciones.
3. Desviación estándar
(std):
- Edad: Mide la dispersión de las edades con respecto a la media.
- Salario: Mide la dispersión de los salarios con respecto a la media.
- Puntuación: Mide la dispersión de las puntuaciones con respecto a la media.
4. Mínimo (min) y Máximo
(max):
- Edad: La edad más joven y la más vieja en el conjunto de datos.
- Salario: El salario más bajo y el más alto en el conjunto de datos.
- Puntuación: La puntuación más baja y la más alta en el conjunto de datos.
5. Percentiles (25%, 50%,
75%):
- Edad: Indica el valor por debajo del cual cae el 25%, 50% y 75% de las edades.
- Salario: Indica el valor por debajo del cual cae el 25%, 50% y 75% de los salarios.
- Puntuación: Indica el valor por debajo del cual cae el 25%, 50% y 75% de las puntuaciones.
Estas estadísticas
proporcionan una visión general de la distribución y la variabilidad de los
datos en cada columna del conjunto de datos. Por ejemplo, puedes observar la
dispersión de las edades, salarios y puntuaciones, así como la presencia de
valores atípicos en los gráficos y visualizaciones que generaste anteriormente.
1. Histograma de Edades:
- Esta gráfica muestra la distribución de edades en el conjunto de datos.
plt.figure(figsize=(10, 6))plt.hist(datos['Edad'], bins=20, color='skyblue', edgecolor='black')plt.title('Distribución de Edades')plt.xlabel('Edad')plt.ylabel('Frecuencia')plt.show()
2. Gráfico de Dispersión
de Edad vs. Salario:
- Este gráfico muestra la relación entre la edad y el salario.
plt.figure(figsize=(10, 6))plt.scatter(datos['Edad'], datos['Salario'], color='coral', alpha=0.7)plt.title('Relación entre Edad y Salario')plt.xlabel('Edad')plt.ylabel('Salario')plt.show()
3. Boxplot de Puntuaciones:
- Este gráfico de caja muestra la distribución de las puntuaciones, incluyendo la mediana, los cuartiles y los posibles valores atípicos.
plt.figure(figsize=(8, 5))plt.boxplot(datos['Puntuacion'], vert=False)plt.title('Boxplot de Puntuaciones')plt.xlabel('Puntuación')plt.show()
Estas gráficas te ayudarán a visualizar la distribución de
las edades, la relación entre la edad y el salario, así como la variabilidad en
las puntuaciones. Además, el boxplot te ofrece información sobre la tendencia
central (mediana) y la dispersión de las puntuaciones.
