🔍 Análisis Exploratorio de Datos (EDA)¶
📊 Visualizaciones de EDA¶
🍷 Wine Quality Dataset¶
Distribuciones de variables fisicoquímicas del vino
Mapa de calor de correlaciones entre variables
Análisis de relaciones bivariadas
Distribuciones por nivel de calidad del vino
Distribución de la variable objetivo (calidad)
Relación entre calidad y variables principales
🏠 California Housing Dataset¶
Distribuciones de variables inmobiliarias
Mapa de calor de correlaciones inmobiliarias
Distribución geográfica de precios
Análisis de missing data
Identificación de valores atípicos
🌺 Iris Dataset¶
Distribuciones por especie de iris
Distribuciones comparativas por especie
Correlaciones entre medidas morfológicas
Identificación de valores atípicos
Dashboard integral de análisis
Análisis multivariado completo
Distribuciones de densidad por especie
📺 Netflix EDA¶
Dashboard de análisis de contenido de Netflix
🎯 Insights Generales de EDA¶
Patrones Comunes Identificados:¶
- Distribuciones normales en la mayoría de datasets
- Correlaciones significativas entre variables relacionadas
- Outliers importantes que requieren atención especial
- Patrones temporales en datasets con componentes de tiempo
Técnicas Aplicadas:¶
- Análisis univariado: Distribuciones, estadísticas descriptivas
- Análisis bivariado: Correlaciones, scatter plots
- Análisis multivariado: Pairplots, análisis de componentes
- Análisis de outliers: Boxplots, detección de valores atípicos
- Análisis de missing data: Patrones y distribuciones de valores faltantes