Python para análisis de datos: cómo utilizar Python para análisis y visualización de datos

Los analistas de datos de las empresas modernas basadas en datos quieren contar con potentes herramientas y estrategias de la nueva era para extraer una gran cantidad de conocimientos prácticos a la velocidad de los negocios y casi en tiempo real. Python, con sus diversas bibliotecas, paquetes y marcos, puede democratizar el análisis y la visualización de datos e introducir más agilidad y autoservicio.

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La simplicidad, la flexibilidad y las sólidas capacidades de manipulación de datos hacen que Python sea el más adecuado para dividir y fragmentar sus datos voluminosos y heterogéneos para tomar decisiones rápidas y críticas para el negocio en diferentes entornos de mercado. En este blog, aprendemos más sobre Python y exploramos cómo se puede aprovechar para analizar y visualizar datos sin problemas.

Análisis y visualización de datos

Los servicios de análisis de datos implican procesos para inspeccionar, transformar y modelar datos para descubrir información fundamental para tomar decisiones comerciales informadas. El objetivo es examinar, interpretar y extraer el valor atrapado del complejo conjunto de datos y convertirlo en conocimientos prácticos al descubrir patrones, tendencias y relaciones de forma rápida y sencilla. La visualización de datos simplifica lo mismo. La narración visual a través de gráficos y paneles interactivos facilita el consumo y la comunicación de los hallazgos.

La representación gráfica hace que todo el análisis de datos sea más inclusivo y accesible. Los consumidores de datos (personas no técnicas) se involucran más, lo que reduce la dependencia excesiva de la TI y permite un ecosistema analítico flexible. Los procesos analíticos impulsados ​​visualmente potencian los recursos a través de una comprensión de datos simplificada y más agilidad, brindando a las organizaciones una ventaja competitiva, impulsando la innovación y encontrando oportunidades de crecimiento a través de una toma de decisiones rápida e informada.

Visualización de datos usando Python

Python, un lenguaje de programación popular, ha adquirido una gran reputación en el ámbito del análisis y visualización de datos debido a su versatilidad, simplicidad y amplia colección de bibliotecas de visualización. Estas bibliotecas proporcionan diversas técnicas de visualización para representar estéticamente datos complejos, lo que permite a los usuarios interactuar y consumir información fácilmente.

Python le permite importar, recopilar, limpiar, procesar y presentar los datos en la técnica de visualización deseada. Además, personalícelo y expórtelo en el formato deseado. Python ofrece varias opciones de personalización, lo que permite a los consumidores de datos crear visualizaciones sorprendentes e informativas que transmiten conocimientos de manera efectiva y hacen que los ejercicios de consumo de datos sean más fluidos y divertidos.

¿Por qué los analistas de datos prefieren usar Python? ¿Qué ventajas tiene Python?

1. Fácil de aprender y usar:

Python tiene una sintaxis legible, lúcida y sencilla, lo que facilita su aprendizaje y uso. La simplicidad, la facilidad de uso y la accesibilidad conducen a una curva de aprendizaje más corta para los principiantes, lo que la convierte en una opción popular para los analistas de datos que recién comienzan.

2. Flexibilidad y Versatilidad:

La flexibilidad de Python permite una amplia personalización y control. Los analistas de datos pueden adaptar sus flujos de trabajo para satisfacer diversas necesidades y requisitos del proyecto, como limpieza, manipulación, visualización y modelado de datos para datos estructurados y no estructurados.

3. Rapidez y Eficiencia:

Las vastas bibliotecas de Python como Pandas, NumPy, SciPy, SymPy, PyLearn2, PyMC Bokeh, ggplot, Plotly y seaborn, el marco de automatización (PYunit) y las plantillas prediseñadas permiten una línea de tiempo de programación rápida y eficiente, lo que permite un procesamiento y análisis de datos rápidos. Esto es particularmente útil para proyectos urgentes que involucran grandes conjuntos de datos. enlace

4. Comunidad de código abierto:

Un grupo global de expertos experimentados listos para compartir consejos sobre cualquier problema las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Los desarrolladores con experiencia en todas las facetas de Python respaldan, enriquecen e iluminan para mejorar y hacer que Python sea más accesible y valioso. La comunidad cuenta con soporte, tutoriales, guías, videos y otros materiales relevantes para acortar y optimizar el curso de su proyecto.

5. Integración e Interoperabilidad:

Python puede integrarse fácilmente con otros lenguajes de programación, tecnologías y diversos sistemas y fuentes de datos. Python puede integrarse con Big Data como Hadoop y Apache Spark, bases de datos como MySQL, PostgreSQL y MongoDB, y herramientas como Jenkins, Git y Docker. enlace

¿Qué es la computación numérica: Python y NumPy Arrays?

La computación numérica es un aspecto crítico de la computación científica y el análisis de datos, y NumPy funciona como una biblioteca Python confiable equipada con estructuras de datos robustas (ndarray o matriz n-dimensional) para respaldarla. NumPy proporciona un procesamiento rápido y eficiente de matrices multidimensionales. Aquí hay más información sobre NumPy:

• NumPy está implementado en C y optimizado para cálculos numéricos.
• Soporta diversas funciones matemáticas como trigonométricas, exponenciales, logarítmicas, etc.
• Se ocupa de cálculos numéricos complejos como análisis estadístico, transformadas de Fourier, etc.
• Permite la multiplicación y descomposición de matrices, distribuciones de probabilidad y operaciones lineales.
• Se integra con otras bibliotecas de Python como SciPy, Pandas y matplotlib
• Proporciona herramientas que permiten la selección y modificación eficiente de elementos de matriz.
• La manipulación de matrices incluye remodelación, transposición, división e indexación.
• Admite una amplia gama de bibliotecas de terceros como NumPy-ML, NumPyro y Dask
• Admite cargar y guardar datos de matriz hacia/desde el disco en varios formatos como binario, texto y CSV

Cómo analizar datos tabulares usando Python

1. Leer y ver datos:

Cargue los datos en el marco de datos de Pandas y obtenga una vista previa de los datos. Puede leer los datos de una base de datos CSV, SQL o cualquier otra fuente de datos y luego usar funciones para comprender la información sobre el marco de datos.

2. Cargue los datos:

Puede explorar los datos cargados utilizando los métodos head(), info() y describe(). También puede extraer los datos de las diferentes columnas y filas (funciones loc e iloc) o aplicar filtrado condicional para obtener un conjunto de datos específico.

3. Limpieza de datos:

Es posible que deba limpiarlo antes del análisis para garantizar la precisión y la coherencia. Esto implica eliminar ambigüedades, valores nulos, duplicados, valores atípicos, valores inconsistentes, agregar valores faltantes y abordar cualquier otro dato no deseado.

4. Manipulación de datos:

Puede manipularlo mediante regresión, clasificación, agrupamiento, etc. Puede usar el método groupby() para agrupar los datos, usar el método sort_values() para ordenar datos, agregar datos usando sum(), min(), max( ), etc., métodos o realizar otras operaciones.

5. Visualización de datos:

Finalmente, puede visualizar los datos disponibles. Puede utilizar Matplotlib, seaborn u otras bibliotecas para crear varios gráficos y gráficos que faciliten la comprensión de los datos.

¿Qué herramienta de visualización de datos es mejor para Python?

1. Matplotlib:

Matplotlib es una biblioteca de trazado ampliamente utilizada para crear visualizaciones animadas, estáticas e interactivas. Desarrolle gráficos con calidad de publicación, cree figuras interactivas que se desplazan, amplían y actualizan, personaliza diseños y estilos visuales, exporta a múltiples formatos de archivo, incrusta en JupyterLab y GUI y aprovecha una amplia gama de paquetes de terceros para todas las necesidades de visualización de datos. .

2. Nacido en el mar:

Seaborn está construido sobre matplotlib y proporciona una interfaz de nivel superior para crear visualizaciones estadísticas atractivas. Obtenga temas integrados para diseñar gráficos matplotlib, visualizar datos univariados y bivariados, trazar datos de series temporales estilísticamente y visualizar modelos de regresión lineal. Seaborn es compatible con Pandas y NumPy.

3. Trama:

Plotly es una potente biblioteca de trazado para crear gráficos y mapas interactivos y representar visualizaciones dinámicas. Plotly le permite crear gráficos de líneas, cuadros y dispersión, gráficos de áreas, polares, de burbujas y de barras, barras de error, ejes múltiples, histogramas, mapas de calor y subtramas. Desde gráficos estadísticos hasta gráficos científicos, animaciones, gráficos financieros y 3D, traduzca fácilmente sus datos en imágenes.

4. Bokeh:

Bokeh te permite crear visualizaciones interactivas y crear hermosos gráficos. Cree gráficos de dispersión, categóricos, de series temporales, estadísticos y de contorno, cuadrículas y diseños, gráficos de barras, circulares y de anillos, glifos de área y líneas y curvas. Además, cree mosaicos hexadecimales, datos geográficos y gráficos de red para desarrollar, personalizar y reinventar sus datos en una interfaz fácil de usar.

5. Altaír:

Altair es una biblioteca de visualización de datos estadísticos declarativos basada en gramáticas de visualización Vega y Vega-Lite que se puede utilizar para crear hermosas visualizaciones de datos como gráficos de barras, de error y circulares, histogramas, diagramas de dispersión, espectros de potencia, diagramas de tallo, etc., usando poca codificación. de sintaxis concisa e intuitiva para desarrollar una gama de visualizaciones sofisticadas y elegantes.

¿Qué más se utiliza para la visualización de datos además de Python?

1. Cuadro:

Paneles prediseñados, aceleradores, historias de datos, soporte incomparable, información procesable rápida y otras funciones analíticas enriquecidas hacen de Tableau una herramienta confiable y fácil de usar para dividir y dividir datos y explorarlos visualmente en una interfaz intuitiva. Los expertos en datos y los usuarios de líneas de negocios utilizan Tableau para descubrir información valiosa con aprendizaje automático, PNL, estadísticas y preparación inteligente de datos.

2. Energía BI:

Una poderosa herramienta de análisis para desbloquear información valiosa a partir de datos estructurados y no estructurados con capacidades integradas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y autoservicio. Cree modelos de datos de conjuntos de datos complejos, obtenga datos casi en tiempo real, colabore con pares, automatice flujos de trabajo, integre con aplicaciones de terceros, diseñe paneles impresionantes y comparta informes detallados para tomar decisiones ágiles.

3. Sobresalir:

Excel es otra herramienta de análisis versátil, rentable y fácil de usar que contiene diversas funciones y características para manipular y visualizar datos. Limpie datos, cree cuadros, gráficos, tablas dinámicas e informes dinámicos, utilice plantillas prediseñadas y aproveche las funciones integradas de validación de datos, fórmulas complejas y verificación de errores para analizar datos y crear flujos de trabajo de visualización.

4. Qlik:

Una solución de análisis completa con IA sofisticada, análisis predictivo, visualización de autoservicio, análisis de búsqueda y conversación, informes visualmente ricos, análisis geoespacial, alertas basadas en datos y capacidades de visualización espectaculares para simplificar y acelerar sus procesos de análisis para obtener datos más rápidos. embudo de acción para sus resultados organizacionales ad hoc basados ​​en datos.

Conclusión

La amplia biblioteca de herramientas y paquetes de Python lo convierte en una excelente opción para el análisis y la visualización de datos. Además, la flexibilidad, la facilidad de uso, el centro de documentación detallada, el soporte de la comunidad y la naturaleza de código abierto hacen de Python el lenguaje más confiable y una solución todo en uno para conjuntos de datos complejos y visualizaciones detalladas. Si desea aprovechar Python para el análisis de datos a fin de descubrir conocimientos ocultos, optimizar su BI y obtener mejores resultados, comuníquese con los expertos en análisis de datos de ISHIR.


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About David Lopez

Informático y experto en redes. Redactor en varios blogs tecnológicos desde hace 4 años y ahora en Steamachine.net

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