L'ANÀLISI EXPLORATORI DE DADES (AED) PAS A PAS

L’Anàlisi Exploratòria de Dades (AED) és un conjunt de tècniques estadístiques dissenyades per explorar, descriure i resumir la informació que contenen les dades. Aquest enfocament permet maximitzar-ne la comprensió i garantir que qualsevol anàlisi posterior sigui consistent i fiable. A més de ser una etapa clau en qualsevol projecte d’anàlisi de dades, l’AED ajuda a caracteritzar els atributs principals de les dades i a identificar relacions entre variables, fet que resulta essencial per obtenir resultats rellevants i precisos.

Entre els seus principals objectius, l’AED busca realitzar una anàlisi descriptiva de les dades, detectar possibles errors, identificar valors atípics i comprovar les relacions entre variables. Aquesta etapa és crucial, ja que permet abordar problemes com dades absents o mal codificades, que poden afectar negativament el resultat de models predictius o tècniques de machine learning. Conèixer i corregir aquestes deficiències assegura que les dades estiguin preparades per a futures anàlisis.

L’AED inclou diversos passos essencials. Un d’ells és l’anàlisi descriptiva, que sintetitza la informació continguda a les dades, destacant patrons i característiques representatives. Un altre pas important és ajustar correctament els tipus de variables, ja que una codificació incorrecta pot generar problemes en anàlisis posteriors. Així mateix, la identificació de dades atípiques i absents permet minimitzar el seu impacte en els resultats. Per tractar les dades absents, es poden aplicar tècniques com substituir valors mancants per la mitjana o la mediana.

L’anàlisi de correlació de variables és un altre element clau de l’AED. Consisteix a examinar les relacions entre dues o més variables per identificar redundàncies o soroll a les dades. Això s’aconsegueix calculant coeficients de correlació, buscant valors propers a 1 o -1 que indiquin relacions significatives. Aquest enfocament no només millora la qualitat de l’anàlisi, sinó que també facilita la interpretació dels resultats i ajuda a prendre decisions informades basades en les dades.

Finalment, l’AED automatitzat està emergint com una tendència prometedora, gràcies a eines i biblioteques que generen informes i visualitzacions de manera eficient. Tanmateix, aquestes eines no substitueixen el criteri de l’analista, que ha d’interpretar els resultats considerant el context i els objectius de l’anàlisi. Per a aquells que desitgen aprendre més, hi ha recursos pràctics i guies, com les introduccions a l’AED en R i Python, que ofereixen exercicis basats en dades reals, disponibles en repositoris públics com GitHub.

Accediu al document de l'Oficina del Dato [3] aquí [4]