En el contexto de la herramienta
ProfileReport, la "variable de interés" se destaca mediante diversas
visualizaciones y métricas en el informe generado. Aquí hay algunas maneras en
las que ProfileReport aborda la variable de interés:
Descripción Detallada
ProfileReport proporciona una
descripción detallada de todas las variables en el conjunto de datos, incluida
la variable de interés. Esto puede incluir estadísticas descriptivas como la
media, la mediana, la desviación estándar, y percentiles.
Alertas de Inbalance
La herramienta alerta sobre
posibles desequilibrios en la variable de interés, lo que significa que puede
destacar si hay sesgos o problemas de representación en los datos.
Gráficos de
Interacciones
ProfileReport genera gráficos que
muestran interacciones entre la variable de interés y otras variables. Esto
puede revelar patrones o relaciones importantes que pueden ser cruciales para
entender la variable de interés.
Mapas de Calor de
Correlación
Se incluyen mapas de calor que
representan la correlación entre la variable de interés y otras variables. Esto
ayuda a identificar posibles relaciones lineales o no lineales que podrían ser
esenciales para el análisis.
Identificación de
Problemas
La herramienta señala problemas
potenciales en la variable de interés, como valores faltantes, duplicados o
cualquier otra irregularidad que podría afectar la integridad de la variable.
Visualización de
Distribuciones
Permite visualizar la distribución
de la variable de interés, lo que es crucial para comprender la forma en que
están distribuidos los datos y si existen patrones notables.
En resumen, ProfileReport es una
herramienta poderosa para explorar la variable de interés en profundidad,
proporcionando tanto métricas descriptivas como visualizaciones que permiten
una comprensión completa de la misma. Además, la herramienta facilita la
identificación de posibles problemas o desequilibrios que podrían afectar la
calidad del análisis realizado sobre la variable de interés.
PyG Walker
En el contexto de PyG Walker, una
herramienta de visualización de datos, la "variable de interés" es
explorada visualmente para comprender patrones, tendencias y relaciones en los
datos. Aquí hay algunas maneras en las que PyG Walker aborda la variable de
interés:
Exploración Visual
PyG Walker permite explorar
visualmente los datos, incluida la variable de interés, sin necesidad de
generar código. Esto facilita la identificación de patrones visuales y
tendencias en la variable seleccionada.
Interactividad
La herramienta proporciona una
experiencia interactiva, lo que significa que el usuario puede jugar con los
datos y ver cómo cambia la variable de interés en función de diferentes
parámetros o condiciones.
Identificación de
Patrones
PyG Walker ayuda a identificar
patrones visuales en la variable de interés a través de diferentes tipos de
gráficos y visualizaciones. Esto puede incluir gráficos de dispersión, líneas
de tiempo, histogramas, entre otros.
Comparación con Otras
Variables
Permite comparar la variable de
interés con otras variables en el conjunto de datos, lo que facilita la
comprensión de posibles relaciones o dependencias.
Análisis sin Código
PyG Walker elimina la necesidad de
escribir código para realizar análisis visual de la variable de interés. Esto
hace que la herramienta sea accesible para usuarios no técnicos que deseen
explorar y comprender los datos de manera intuitiva.
Detección de Anomalías
La herramienta puede ayudar a
identificar anomalías o valores atípicos en la variable de interés a través de
gráficos específicos que resaltan estos puntos.
Visualización de
Distribuciones
PyG Walker proporciona
visualizaciones de distribuciones que permiten comprender cómo se distribuyen
los datos de la variable de interés.
PyG Walker es una herramienta que
facilita la exploración visual de la variable de interés, permitiendo a los
usuarios comprender la información clave sin tener que depender completamente
de la escritura de código. La interactividad y la variedad de gráficos
disponibles hacen que la herramienta sea valiosa para aquellos que desean
realizar análisis exploratorio de datos de manera intuitiva.
En esta entrada, compartiremos nuestra experiencia en el
análisis de datos con las librerías de Python Pandas Profiling y PyGWalker.
Pandas Profiling
Pandas Profiling es una librería que proporciona una forma
rápida y sencilla de generar informes de análisis exploratorio de datos (EDA).
Estos informes incluyen información sobre la distribución de los datos, la
presencia de valores atípicos, la multicolinealidad, etc.
PyGWalker
PyGWalker es una librería que permite realizar análisis
exploratorio de datos de forma interactiva. Esta librería proporciona una
interfaz gráfica que permite explorar los datos de forma visual y sencilla.
Procesos realizados hasta el momento
En el análisis del conjunto de datos de diabetes, he
utilizado las siguientes herramientas:
Pandas para cargar los datos.
Pandas Profiling para generar un informe de
EDA.
PyGWalker para realizar un análisis
exploratorio de datos de forma interactiva.
Contraste de información relevante con conocimiento de
fondo y medidas de interés de los datos
En el informe de EDA generado por Pandas Profiling, he
identificado los siguientes aspectos relevantes:
·El nivel de glucosa en sangre presenta una
distribución sesgada a la derecha.
·Existe una correlación positiva entre la edad y
el nivel de glucosa en sangre.
·
Estos aspectos relevantes son consistentes con el
conocimiento de fondo que tenemos sobre la diabetes. Por ejemplo, sabemos que
la diabetes es una enfermedad crónica que se caracteriza por niveles elevados
de glucosa en sangre. También sabemos que la edad y el peso son factores de
riesgo para la diabetes.
A continuación se muestra algunas capturas de pantalla de PyGWalker del ejercicio realizado para la Actividad 6, y que está en el repositorio GitHub:
Apropiación de las técnicas de visualización de
datos
Hemos utilizado PyGWalker para explorar los datos de forma
interactiva. Esta herramienta me ha permitido identificar los siguientes
patrones y tendencias:
Los pacientes con diabetes tienen, en general,
un nivel de glucosa en sangre más elevado que los pacientes sin diabetes.
El nivel de glucosa en sangre aumenta con la
edad.
El nivel de glucosa en sangre disminuye con el
peso.
Estos patrones y tendencias son consistentes con los
resultados obtenidos a partir del informe de EDA generado por Pandas Profiling.
Conclusión
Pandas Profiling y PyGWalker son herramientas útiles para
el análisis exploratorio de datos. Estas herramientas permiten identificar
rápidamente los aspectos relevantes de los datos y generar informes que
facilitan la comunicación de los resultados.
Explorando Variables Clave y Visualización Efectiva
en el Análisis de Datos de Diabetes
En ciencia de datos, las variables de interés son aquellas
que nos interesan analizar o estudiar. Pueden ser variables cuantitativas, como
la edad o el peso, o variables cualitativas, como el sexo o el estado civil.
La visualización de datos es una técnica que permite
representar datos de forma gráfica para facilitar su comprensión. Puede
utilizarse para representar datos de una sola variable, de dos variables o de
múltiples variables.
En el análisis de datos, las variables de interés y la
visualización de datos son herramientas fundamentales. Las variables de interés
nos permiten identificar los aspectos relevantes de los datos, y la
visualización de datos nos permite comunicar estos aspectos de forma efectiva.
Argumentos a favor de la importancia de las variables de
interés
Las variables de interés son importantes porque:
·Nos permiten identificar los aspectos
relevantes de los datos.
·Nos ayudan a formular preguntas y hipótesis
sobre los datos.
·Nos guían en el proceso de análisis de datos.
La visualización de datos es importante porque:
·Facilita la comprensión de los datos.
·Permite identificar patrones y tendencias en
los datos.
·Ayuda a comunicar los resultados del análisis
de datos.
Ejemplo de variables de interés y visualización
de datos
En nuestro caso estamos analizando un conjunto
de datos sobre diabetes, de acuerdo a la base de datos suministrada para la Actividad, en este caso, las variables de interés podrían ser:
Variables cuantitativas: edad,
peso, nivel de glucosa en sangre, presión arterial, etc.
Variables cualitativas: sexo, etc.
Para visualizar los datos, podríamos utilizar un diagrama
de dispersión para representar la relación entre la edad y el nivel de glucosa
en sangre. Este diagrama nos permitiría identificar si existe una relación
entre estas dos variables.
Para la realización de la Actividad correspondiente a la semana 6, se utilizó el archivo: Semana_6_blog.ipynb la cual se subió al repositorio Git Hub, se realizó el ejercicio en Google Colaboratory por cuanto Jupyter presento algunas dificultas por las versiuones de las librerías. El Link de Git Hub es el siguiente:
Al desarrollar el notebook paso a paso, se obtuvieron los siguientes resultados de acuerdo a las capturas de pantalla:
En un informe de Pandas Profiling
Report, cuando se menciona "IMBALANCE" se refiere a la proporción
desigual o falta de equilibrio entre diferentes categorías o valores en una
columna específica de un conjunto de datos.
El término "IMBALANCE" en el
contexto de un informe de Pandas Profiling generalmente se refiere a la
distribución desigual de los valores dentro de una variable categórica. Esto
puede ser relevante especialmente en columnas que representan variables
categóricas o clases en un problema de clasificación, donde se espera que las
clases estén más o menos balanceadas para un mejor rendimiento del modelo.
Por ejemplo, si tienes una columna que
representa el género ("male" o "female") y el 80% de los
datos pertenecen a "male" mientras que solo el 20% son
"female", se consideraría que esa columna está desbalanceada.
En nuestro caso, este desequilibrio puede tener
implicaciones en el rendimiento del modelo predictivo, ya que algunos
algoritmos de aprendizaje automático pueden verse afectados por este tipo de
distribución desigual, favoreciendo la clase mayoritaria y mostrando un sesgo
en la predicción.
Cuando en un informe generado por Pandas
Profiling se menciona "HIGH CORRELATION", como en el presente caso, se refiere a una fuerte
correlación lineal entre dos variables en el conjunto de datos. Esto indica que
existe una relación lineal notable entre las variables, lo que significa que
los cambios en una variable están asociados con cambios sistemáticos en la otra
variable.
En términos simples, si dos variables
tienen una alta correlación, cuando una aumenta, la otra tiende a aumentar
(correlación positiva) o disminuir (correlación negativa) de manera
consistente.
En el contexto del informe de Pandas
Profiling, "HIGH CORRELATION" se refiere a una correlación fuerte
entre pares de variables. Esto puede ser importante en análisis exploratorios y
modelado predictivo, ya que puede afectar la calidad de los modelos. La alta
correlación entre variables a menudo se menciona como multicolinealidad en el
contexto de modelos de regresión, lo que puede dificultar la interpretación de
los coeficientes y la precisión de las predicciones.
Es esencial tener en cuenta que la alta
correlación no siempre implica causalidad, es decir, aunque dos variables
puedan estar altamente correlacionadas, eso no significa necesariamente que una
variable cause directamente cambios en la otra. Puede haber otras variables o
factores ocultos que influyan en ambas variables, lo que genera la apariencia
de correlación.
En situaciones donde la alta correlación
puede ser problemática para el modelado (especialmente en modelos de
regresión), se pueden considerar estrategias como la eliminación de una de las
variables altamente correlacionadas, el uso de técnicas de regularización o la
realización de análisis más detallados para comprender la naturaleza de la
relación entre las variables.
Estos resultados provienen de la sección
de estadísticas descriptivas generadas por Pandas Profiling Report para una
variable específica en tu conjunto de datos. Aquí está la interpretación de
cada uno de los resultados:
Quantile statistics:
Minimum:
El valor mínimo de la variable es 3.5.
5-th percentile: El valor por debajo del cual se encuentra el 5% de
los datos es 3.5.
Q1 (Primer cuartil): El valor por debajo del cual se
encuentra el 25% de los datos es 4.8.
Median (Mediana): El valor medio de los datos es 5.8.
Q3 (Tercer cuartil): El valor por debajo del cual se
encuentra el 75% de los datos es 6.2.
95-th percentile: El valor por debajo del cual se encuentra el 95% de
los datos es 6.6.
Maximum:
El valor máximo de la variable es 9.
Range (Rango): La diferencia entre el valor máximo y mínimo es 5.5.
Interquartile range (IQR): La diferencia entre el tercer
cuartil (Q3) y el primer cuartil (Q1) es 1.4.
Descriptive statistics:
Standard deviation (Desviación estándar): La medida de dispersión promedio
de los datos respecto a la media es aproximadamente 1.0706721.
Coefficient of variation (CV) (Coeficiente de
variación): Es
una medida de la dispersión relativa de los datos respecto a la media, es
aproximadamente 0.19369891.
Kurtosis (Curtosis): Mide la forma de la distribución
de los datos. Un valor positivo indica una distribución más puntiaguda
que la distribución normal.
Mean (Media): La media aritmética de los datos es aproximadamente
5.527507.
Median Absolute Deviation (MAD) (Desviación mediana
absoluta): Es una
medida de la dispersión de los datos respecto a la mediana, y es
aproximadamente 0.8.
Skewness (Asimetría): Indica la asimetría de la
distribución de los datos. Un valor negativo indica una cola hacia la
izquierda en la distribución.
Sum (Suma):
La suma de todos los valores de la variable es 552750.7.
Variance (Varianza): La medida de dispersión de los
datos al cuadrado respecto a la media es aproximadamente 1.1463387.
Monotonicity (Monotonía): Indica si la variable sigue un
patrón monotónico o no, en este caso, se indica que no sigue un patrón
monotónico.
Estos
resultados proporcionan información valiosa sobre la distribución, dispersión y
características estadísticas de la variable analizada en el informe de Pandas
Profiling Report.
Estos resultados son parte de la sección
de estadísticas descriptivas generadas por Pandas Profiling Report para una
variable específica en tu conjunto de datos. A continuación, se presenta la
interpretación de cada uno de los resultados:
Quantile statistics:
Minimum:
El valor mínimo de la variable es 80.
5-th percentile: El valor por debajo del cual se encuentra el 5% de
los datos es 80.
Q1 (Primer cuartil): El valor por debajo del cual se
encuentra el 25% de los datos es 100.
Median (Mediana): El valor medio de los datos es 140.
Q3 (Tercer cuartil): El valor por debajo del cual se
encuentra el 75% de los datos es 159.
95-th percentile: El valor por debajo del cual se encuentra el 95% de
los datos es 200.
Maximum:
El valor máximo de la variable es 300.
Range (Rango): La diferencia entre el valor máximo y mínimo es 220.
Interquartile range (IQR): La diferencia entre el tercer
cuartil (Q3) y el primer cuartil (Q1) es 59.
Descriptive statistics:
Standard deviation (Desviación estándar): La medida de dispersión promedio
de los datos respecto a la media es aproximadamente 40.708136.
Coefficient of variation (CV) (Coeficiente de
variación): Es
una medida de la dispersión relativa de los datos respecto a la media, es
aproximadamente 0.29486244.
Kurtosis (Curtosis): Mide la forma de la distribución
de los datos. Un valor positivo indica una distribución más puntiaguda
que la distribución normal, y en este caso es 1.7376236.
Mean (Media): La media aritmética de los datos es aproximadamente
138.05806.
Median Absolute Deviation (MAD) (Desviación mediana
absoluta): Es una
medida de la dispersión de los datos respecto a la mediana, y es
aproximadamente 19.
Skewness (Asimetría): Indica la asimetría de la
distribución de los datos. Un valor positivo indica una cola hacia la
derecha en la distribución, y en este caso es 0.82165495.
Sum (Suma):
La suma de todos los valores de la variable es 13805806.
Variance (Varianza): La medida de dispersión de los
datos al cuadrado respecto a la media es aproximadamente 1657.1523.
Monotonicity (Monotonía): Indica si la variable sigue un
patrón monotónico o no, y en este caso se indica que no sigue un patrón
monotónico.
Estos resultados proporcionan
información detallada sobre la distribución, dispersión y características
estadísticas de la variable analizada en el informe de Pandas Profiling Report.
Si en un informe de Pandas Profiling
Report aparecen menciones de "HIGH CORRELATION" y
"IMBALANCE" al mismo tiempo, como en el presente caso, se están señalando dos aspectos
diferentes pero relevantes sobre las variables analizadas en el conjunto de
datos.
HIGH CORRELATION (Alta correlación):
Indica que existen fuertes relaciones lineales entre
pares de variables en el conjunto de datos. Esto significa que ciertas
variables están altamente correlacionadas entre sí. La alta correlación
puede ser problemática, especialmente en modelos de regresión, ya que
puede causar multicolinealidad, lo que dificulta la interpretación de los
coeficientes y puede afectar negativamente la precisión del modelo. La
alta correlación entre variables no siempre es un problema, pero se debe
considerar al momento de construir modelos predictivos.
IMBALANCE (Desequilibrio):
Hace referencia a una distribución desigual de
categorías o valores dentro de una variable categórica. Cuando se detecta
un desequilibrio, significa que hay una proporción significativamente
mayor o menor entre diferentes categorías o valores de una variable. Esto
puede ser especialmente relevante en problemas de clasificación, donde un
desequilibrio puede conducir a un sesgo en la capacidad del modelo para
predecir correctamente las clases minoritarias.
En decir, al tener variables con alta
correlación puede afectar la calidad del modelo, mientras que el desequilibrio
en las categorías de una variable puede generar problemas al intentar predecir
clases subrepresentadas. Es importante tener en cuenta estas observaciones al
realizar análisis y modelado de datos, ya que pueden requerir enfoques
específicos para mitigar posibles impactos negativos en la capacidad predictiva
de los modelos.
Interacción de Variables:
La interacción entre variables se refiere a cómo influyen o se relacionan entre sí dos o más variables en un conjunto de datos. La exploración de la interacción puede revelar dependencias complejas o patrones ocultos entre diferentes características.
Por ejemplo, en un dataset de diabetes, se podría examinar la interacción entre variables como el nivel de glucosa en sangre, la presión arterial, el índice de masa corporal (IMC), la edad y la frecuencia cardíaca para comprender cómo estas variables se afectan mutuamente.
En el ejercicio se puede interactura de esta manera, en el Blog solamente se muestra la Interelación entre la edad y la prueba de la hemoglobina glicosilada (HbA1c), tendiendo a ser alta en los rangos altos de edad.
Correlación de Variables:
La correlación cuantifica la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables. En términos simples, indica cómo cambia una variable cuando la otra cambia. La correlación se mide en una escala de -1 a 1, donde:
1 indica una correlación positiva perfecta (ambas variables aumentan juntas).
-1 indica una correlación negativa perfecta (una variable aumenta mientras que la otra disminuye).
0 indica ausencia de correlación lineal.
En un dataset de diabetes, podríamos querer explorar la correlación entre variables como la glucosa en sangre y el IMC, o la edad y la presión arterial, para entender si hay relaciones lineales significativas entre estas variables.
Por ejemplo en el ejercicio podemos obtener una alta correlación de las personas que tiene diabates con el nivel de la hemoglobina glicosilada (HbA1c)
Conclusión
Las variables de interés y la visualización de datos son
herramientas fundamentales en el análisis de datos. Las variables de interés
nos permiten identificar los aspectos relevantes de los datos, y la
visualización de datos nos permite comunicar estos aspectos de forma efectiva.
