Profundizando en el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) con Python

Esta publicación se dedicará a explorar el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) utilizando Python, una etapa crucial en cualquier proyecto de análisis de datos. El objetivo es proporcionar una guía detallada y práctica para realizar un EDA completo, que permita a los lectores obtener una comprensión profunda de sus datos antes de proceder con análisis más complejos

Visualización de Datos:

Técnicas de visualización para explorar distribuciones y relaciones en los datos.

Uso de bibliotecas de Python como Matplotlib y Seaborn para crear gráficos informativos.

Análisis Estadístico Descriptivo:

Métodos para resumir y describir los aspectos esenciales de los datos.

Uso de funciones en Pandas para calcular estadísticas descriptivas.

Detección y Tratamiento de Valores Atípicos:

Técnicas para identificar y manejar valores atípicos en los datos.

Ejemplos prácticos de cómo tratar estos valores.

Conclusión:

Reflexiones finales sobre cómo un EDA completo puede influir en las etapas posteriores del análisis de datos.