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Introducción a los Tipos de Datos y Calidad

Tipos de Datos

• Se mencionan varios tipos de datos importantes: numéricos, categóricos, ordinales, texto y fecha. Estos son fundamentales en el análisis de datasets.

• Un error común es calcular promedios en datos que no son adecuados para ello, como en el caso de ciudades.

Calidad de Datos

• La calidad de los datos es crucial; si se tiene "basura", se obtienen resultados erróneos. Problemas comunes incluyen valores faltantes, duplicados e inconsistencias.

• Ejemplos típicos de errores incluyen precios negativos o nombres inconsistentes (como ciudades), que pueden afectar la calidad del análisis.

Dimensiones de Calidad

• Las dimensiones clave en la calidad de los datos son: completitud, existencia, consistencia, actitud y actualidad. Es importante profundizar en estos aspectos.

• Un ejemplo real sería una venta mal calculada por inconsistencia que puede llevar a decisiones empresariales incorrectas.

Limpieza y Transformación de Datos

Importancia de la Limpieza

• La limpieza implica corregir errores y preparar los datos para un análisis efectivo. Es una etapa esencial en ciencia de datos.

• Técnicas comunes incluyen eliminar duplicados, tratar valores faltantes y unificar formatos.

Transformación y Feature Engineering

• La transformación consiste en convertir los datos para hacerlos más útiles tanto para el análisis como para el modelado del negocio.

• El feature engineering se enfoca en crear nuevas variables que aporten valor al modelo analítico.

Errores Comunes y Conclusiones

Preparación antes del Análisis

• Aproximadamente el 80% del trabajo consiste en preparar los datos. Es vital limpiar y entender bien los datos antes del análisis.

• Los errores más comunes incluyen analizar sin limpiar, ignorar nulos o no validar duplicados; todos ellos pueden resultar costosos.

Introducción a la Unidad Tres: Análisis Exploratorio

Análisis Exploratorio (EDA)

• El EDA es el proceso inicial para explorar un dataset con el fin de entender su estructura antes del análisis profundo.

• Objetivos clave del EDA incluyen detectar patrones, identificar problemas y generar hipótesis sobre los datos.

Herramientas Utilizadas

• Se utilizan herramientas como tablas, gráficos estadísticos (univariados y bivariados). Estas ayudan a visualizar relaciones entre variables.

Análisis de Datos y Estadística en E-commerce

Herramientas de Análisis

• Se mencionan herramientas como histogramas, box plots, scatter plots y gráficos de barras como las más utilizadas para analizar datos de ventas.

• Un ejemplo práctico es detectar los productos más vendidos y analizar variaciones por fecha o ciudad.

Introducción a la Estadística

• La estadística se abordará en el curso, comenzando con una introducción que será profundizada posteriormente.

• La importancia de la estadística radica en que los datos en bruto son difíciles de interpretar; la estadística ayuda a simplificar este proceso.

Funciones de la Estadística

• La estadística permite recolectar, organizar, analizar e interpretar datos para mejorar la toma de decisiones.

• Se diferencia entre estadística descriptiva (qué pasó) e inferencial (qué podría pasar).

Ejemplos Prácticos

• En un e-commerce, ejemplos de estadística descriptiva incluyen promedios de compra y ventas diarias; mientras que la inferencial puede predecir comportamientos futuros.

Conceptos Clave en Estadística

• Definiciones importantes:

• Población: Todos los datos posibles (ej. todos los clientes).

• Muestra: Conjunto representativo (ej. 100 clientes).

• Variables: Características a medir (ej. edad, precio).

Medidas Centrales

• La media es el promedio; su cálculo puede ser engañoso si hay valores extremos (outliers).

• La mediana es el valor central al ordenar los datos; menos afectada por outliers que la media.

Moda y Distribución

• La moda representa el valor más frecuente dentro del conjunto de datos.

• Se presenta un cuadro conceptual sobre cuándo utilizar cada medida central.

Importancia y Errores Comunes en Estadística

• La estadística es crucial para entender datos, validar resultados y construir modelos efectivos.

• Errores comunes incluyen usar promedios sin contexto o confundir correlación con causalidad.

Introducción a la Estadística y Probabilidad

Importancia de Elegir las Medidas Correctas

• No todas las medidas estadísticas cuentan la misma historia; es fundamental elegir la correcta para interpretar los datos adecuadamente.

• La estadística es esencial en la ciencia de datos, ya que permite entender el pasado, interpretar el presente y prepararse para el futuro.

Conceptos Básicos de Probabilidad

• La probabilidad mide qué tan posible es que ocurra un evento, cuantificando así la incertidumbre.

• Ejemplo clásico: al lanzar una moneda, hay un 50% de probabilidad de obtener cara o cruz.

• La escala de probabilidad va de 0 (imposible) a 1 (seguro), con ejemplos como la lluvia mañana (0.7) y ganar la lotería (0.001).

Aplicaciones Prácticas de la Probabilidad

• En e-commerce se utiliza para calcular probabilidades de compra; en salud, para determinar riesgos de enfermedades.

• Se hará un repaso sobre conceptos olvidados antes de profundizar más en estadística.

Introducción al Machine Learning

¿Qué es Machine Learning?

• Machine learning permite a las computadoras aprender patrones a partir de datos para hacer predicciones y clasificaciones.

• Es una rama de inteligencia artificial que enseña a las máquinas a reconocer patrones usando datos como fuente.

Proceso dentro de Ciencia de Datos

• En ciencia de datos, machine learning se aplica después del análisis descriptivo y diagnóstico, enfocándose en anticipar resultados futuros.

• Permite clasificar casos y detectar comportamientos mediante modelos predictivos.

Resolución de Problemas Complejos

• El análisis descriptivo explica qué pasó; el predictivo anticipa qué podría pasar. Machine learning aborda ambos tipos.

• Es útil cuando hay demasiados datos o complejidad para definir reglas manualmente, como en detección de fraudes.

Ejemplos Prácticos

• Machine learning ayuda a crear modelos que aprenden patrones previos sin necesidad de definir cada regla manualmente.

¿Cuál es la diferencia entre programación tradicional y machine learning?

Conceptos Básicos de Programación Tradicional y Machine Learning

• La programación tradicional implica dar reglas al sistema, donde se aplica un esquema de "datos más reglas igual a resultado".

• En machine learning, se utilizan datos históricos junto con resultados conocidos para que el sistema aprenda reglas implícitas y realice predicciones basadas en nuevos datos.

Tipos de Machine Learning

Aprendizaje Supervisado

• El aprendizaje supervisado se basa en ejemplos con respuestas conocidas. Se le proporciona al modelo casos resueltos para que pueda aprender a resolver nuevos casos.

• Ejemplo: Para predecir si un cliente comprará, se utilizan datos históricos como edad e ingresos, donde la columna "compra" ya está informada.

• Este tipo de aprendizaje tiene una variable objetivo que queremos predecir, permitiendo resolver problemas como predicción de ventas o detección de fraudes.

Subtipos del Aprendizaje Supervisado

• Dentro del aprendizaje supervisado hay dos subtipos: clasificación (respuestas categóricas como sí/no) y regresión (respuestas numéricas).

• Clasificación se utiliza para etiquetar categorías; regresión se usa para predecir valores numéricos.

Aprendizaje No Supervisado

• A diferencia del supervisado, en el no supervisado no conocemos la variable de respuesta. El objetivo es encontrar patrones ocultos en los datos.

• Ejemplo: Agrupación de clientes sin una etiqueta definida permite descubrir similitudes y segmentar mercados.

Comparación entre Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

• En resumen, el aprendizaje supervisado busca predecir mientras que el no supervisado está enfocado en descubrir patrones ocultos.

Variables Clave en Machine Learning

Variables de Entrada (Features)

• Las variables de entrada son aquellas utilizadas para describir cada caso. Por ejemplo, edad e ingresos son características importantes al analizar clientes.

Variable Objetivo (Target)

• La variable objetivo es aquella que queremos predecir. Por ejemplo, determinar si un cliente realizará una compra o si hay fraude involucrado.

¿Cómo funciona el aprendizaje supervisado en modelos de predicción?

Introducción al Aprendizaje Supervisado

• Se discute la importancia de conocer las ventas del mes siguiente y los riesgos de abandono, destacando que el "target" o variable objetivo es esencial para el modelo.

• El "target" se define como el resultado conocido que utiliza el modelo para aprender, lo cual puede ser problemático en algunos casos.

Proceso de Entrenamiento del Modelo

• El entrenamiento implica analizar datos históricos para aprender patrones. Existen diversas técnicas que se explorarán a lo largo del curso.

• Un ejemplo práctico muestra cómo los clientes con más visitas tienden a comprar más, sugiriendo que el modelo busca reglas generales en los datos.

Predicción y Aplicación del Modelo

• La predicción es el resultado generado por el modelo al recibir un nuevo caso, como predecir si un cliente específico realizará una compra basándose en sus características.

• El modelo aprende del pasado para estimar comportamientos futuros, utilizando datos como ingresos y visitas a la web para hacer predicciones sobre nuevos usuarios.

Ciclo de Trabajo del Modelo

• Se describe un ciclo conceptual donde se reúnen datos históricos, se identifican variables relevantes y se entrena al modelo para encontrar patrones antes de aplicarlo a nuevos usuarios.

• La interpretación sugiere que aquellos con más visitas y mayores ingresos tienen mayor probabilidad de compra, resaltando la utilidad práctica del modelo.

Aplicaciones Prácticas y Requisitos del Modelo

• Ejemplos de aplicaciones incluyen e-commerce (recomendaciones), salud (predicción de enfermedades), finanzas (detección de fraudes), logística (predicción de demanda), entre otros.

• Para que un modelo funcione correctamente, necesita datos de calidad, suficientes ejemplos y variables relevantes; además debe tener un objetivo bien definido.

Limitaciones y Consideraciones Finales

• Si los datos son deficientes o irrelevantes, el rendimiento del modelo será pobre. Es crucial definir claramente qué queremos predecir para diseñar adecuadamente el problema.

• Los modelos pueden presentar sesgos si los datos históricos también los tienen. Además, no reemplazan la decisión humana; son herramientas que ayudan en la toma de decisiones informadas.