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Sobre esta actividad

Fundamentos del Analisis de datos

Creada por

Ana Gabriela Barbosa
Ana Gabriela Barbosa
Colombia

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Fundamentos del Analisis de datosVersión en línea

Fundamentos del Analisis de datos

por Ana Gabriela Barbosa
1

descriptivo Análisis

El es el proceso de resumir y describir los datos históricos para entender lo que ha
sucedido en el pasado . Utiliza estadísticas básicas y técnicas de visualización de datos para proporcionar una visión general de los dato s

2

dispersión central tendencia posición

Técnicas del análisis descriptivos incluyen : medidas de ( media , moda , mediana ) ; medidas de ( desviación estándar , varianza , rango ) ; medidas de ( percentiles , cuartiles ) ; visualización de datos ( gráficos de barras , histogramas , gráficos de líneas , gráficos de pastel ) .

3

Negocios Salud Ciencias sociales Educación

Las aplicaciones del análisis descriptivo abarca los ( informes financieros , análisis de ventas y seguimiento de métricas de rendimiento ) ; ( estudio del comportamiento humano y tendencias demográficas ) ; ( análisis de datos de pacientes y resultados de tratamientos ) ; ( análisis de resultados de estudiantes ) .

4

Análisis EDA Exploratorio

El ( ) es un enfoque inicial para analizar conjuntos de datos , utilizado
principalmente para descubrir patrones , detectar anomalías , probar hipótesis y verificar suposiciones con
la ayuda de estadísticas resumidas y representaciones gráfica .

5

de tablas visualización datos descriptiva de estadística frecuencia

Las técnicas del análisis exploratorio incluye la ( medidas de tendencia central , medidas de dispersión , medidas de posición ) ; ( Histogramas , diagramas de dispersión , diagramas de caja , gráficos de barras , matrices de correlación ) ; ( analizar variables categóricas )

6

para importantes datos modelado variables hipótesis iniciales

Las aplicaciones del análisis exploratorio incluyen la preparación de , validación de , identificación de .

7

Análisis Predictivo

El es una rama de la analítica avanzada que utiliza datos históricos , algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para predecir resultados futuros . Se centra en anticipar qué es probable que suced a

8

automático Aprendizaje Modelos Datos estadísticos Algoritmos predictivos históricos

Los componentes clave del análisis predictivo incluyen : ( la base del análisis predictivo son los datos pasados ) ; ( utilizando técnicas como la regresión , la clasificación y las series temporales para identificar patrones y relaciones en los datos ) ; ( Machine Learning ) ; ( Estos modelos son representaciones matemáticas de las relaciones entre las variables predictoras y la variable objetivo ) .

9

predictivo análisis

Alguna aplicaciones del incluyen la predicción de ventas , análisis de riesgos financieros , mantenimiento predictivo en la industri a

 
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