Los conjuntos de datos son herramientas importantes para los científicos de datos porque les permiten rastrear y analizar la información. Si está interesado en convertirse en un científico de datos, puede beneficiarse de aprender más sobre los conjuntos de datos. Compilar información relevante en conjuntos de datos también puede simplificar el proceso de análisis y evaluación.
En este artículo, hablaremos de los conjuntos de datos, incluidos sus principales componentes y tipos, y exploraremos las técnicas que se pueden utilizar para representar conjuntos de datos.
Aprende a ser un científico de datos
¿Qué es un conjunto de datos?
Un conjunto de datos es una colección de información organizada en un solo cuerpo de trabajo. Normalmente, abarcan un tema a la vez. Los analistas suelen categorizar los tipos de datos para crear conjuntos de datos relevantes que respalden las métricas financieras o las transacciones de ventas, por ejemplo. Los elementos de datos de un conjunto de datos están interrelacionados, por lo que los conjuntos de datos suelen organizarse de forma coherente.
En las profesiones científicas y estadísticas, los conjuntos de datos pueden ayudar a profesionales como los biólogos a analizar información sobre el medio ambiente o el clima de una zona. En el comercio minorista, una empresa puede almacenar información relacionada con sus clientes en un conjunto de datos para su análisis. Los investigadores, científicos, matemáticos y analistas de finanzas, economía, ventas y marketing suelen utilizar conjuntos de datos con regularidad en sus trabajos.
Diferencia entre conjunto de datos y base de datos
Los conjuntos de datos son diferentes de las bases de datos. Esencialmente, una base de datos es una colección de conjuntos de datos. Por lo tanto, las bases de datos suelen ser más grandes y contienen mucha más información que un conjunto de datos. Las bases de datos pueden abarcar una gama más amplia de enfoques, mientras que un conjunto de datos normalmente sólo almacena información sobre un tema. Para acceder a las bases de datos y manipularlas, los científicos de datos dependen de sofisticados sistemas informáticos.
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¿Cuáles son los componentes de un conjunto de datos?
Hay dos componentes principales en un conjunto de datos: filas y columnas. En un conjunto de datos, cada fila contiene una observación. Una observación se refiere a la forma en que se recoge la información. Por ejemplo, un conjunto de datos que contenga la altura y el peso de los alumnos de una clase, enumeraría un alumno por fila, con el valor de la altura y el peso de cada alumno en las columnas correspondientes a su nombre. Dado que un conjunto de datos separa los puntos de datos individuales en filas y columnas individuales, es una forma eficaz de organizar la información para facilitar el análisis.
¿Cuáles son los tipos de conjuntos de datos?
Hay varios tipos de conjuntos de datos. Lo que determina el tipo de conjunto de datos es la información que contiene. A continuación se muestran los tipos de conjuntos de datos que se pueden ver:
Numérico
Un conjunto de datos numéricos es aquel en el que todos los datos son números. También se puede denominar a este tipo como conjunto de datos cuantitativos, ya que los valores numéricos pueden aplicarse a cálculos matemáticos cuando sea necesario. Algunos ejemplos de conjuntos de datos numéricos pueden ser el número de cartas de una baraja, las medidas de altura y peso de una persona o las medidas de los espacios interiores. Muchos procesos de análisis financiero también se basan en conjuntos de datos numéricos, ya que los valores del conjunto pueden representar cifras en dólares.
Categórico
Los conjuntos de datos categóricos contienen información relativa a las características de una persona u objeto. Los científicos de datos también se refieren a los conjuntos de datos categóricos como conjuntos de datos cualitativos porque contienen información relacionada con las cualidades de un objeto. Hay dos tipos de conjuntos de datos categóricos: dicotómicos y politómicos.
En un conjunto de datos dicotómicos, cada variable sólo puede tener uno de dos valores. Por ejemplo, un conjunto de datos que contiene respuestas a preguntas verdaderas y falsas es dicotómico porque sólo proporciona un resultado o el otro. En un conjunto de datos politómico, puede haber más de dos valores posibles para cada variable. Por ejemplo, un conjunto de datos que contenga el color de los ojos de una persona puede dar múltiples resultados.
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Bivariante
Un conjunto de datos con sólo dos variables es un conjunto de datos bivariante. En este tipo de conjuntos de datos, los científicos de datos examinan la relación entre las dos variables. Por lo tanto, estos conjuntos de datos suelen tener dos tipos de datos relacionados. Por ejemplo, un conjunto de datos que contiene el peso y la velocidad de carrera de un equipo de atletismo representa dos variables separadas, en las que se puede buscar una relación entre ambas.
Multivariante
A diferencia de un conjunto de datos bivariados, un conjunto de datos multivariados contiene más de dos variables. Por ejemplo, la altura, la anchura, la longitud y el peso de un paquete que se envía por correo requiere más de dos variables de entrada para crear un conjunto de datos. Como cada valor es único, puede utilizar diferentes variables para representar cada uno. Para las dimensiones del paquete de ejemplo, los valores de cada medida representan las variables.
Correlación
Cuando existe una relación entre las variables de un conjunto de datos, éste se convierte en un conjunto de datos correlacionados. Esto significa que los valores dependen los unos de los otros para mostrar cambios. Por ejemplo, un restaurante puede encontrar una correlación entre el número de tés helados que compran los clientes en un día y las altas temperaturas del exterior. La correlación puede ser positiva, negativa o nula. En las correlaciones positivas, las variables relacionadas se mueven en la misma dirección, mientras que una correlación negativa muestra que las variables se mueven en direcciones opuestas. Una correlación cero muestra que no hay relación.
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¿Qué técnicas se pueden utilizar para representar conjuntos de datos?
Disponer de información almacenada en un conjunto de datos suele facilitar la realización de operaciones matemáticas y análisis. A continuación se presentan algunas técnicas comunes que se pueden utilizar en los conjuntos de datos para aprender más sobre los datos subyacentes:
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Media: La media de un conjunto de datos es el promedio de todas las observaciones. Es una relación entre la suma de las observaciones y el número de elementos.
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Mediana: Cuando se enumeran los datos en orden ascendente, la mediana es el número que cae directamente en el medio del conjunto de datos.
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Gama: El rango es la diferencia entre el valor más alto y el más bajo dentro de un conjunto de datos, lo que le indica la extensión de un conjunto de datos.
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Recuento de valores únicos: El recuento de valores únicos indica lo que contiene un conjunto de datos mediante el recuento de cada elemento único dentro de las columnas categóricas.
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Recuento de frecuencias: El recuento de frecuencias totaliza el número de observaciones de cada categoría que aparece en las filas de un conjunto de datos.
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Histograma: Un histograma es una representación gráfica de un conjunto de datos que muestra el recuento de frecuencias en todo el rango de datos.