En esta ocasión te mostraré cómo crear una matriz de correlacion, que es uno de los gráficos más utilizados para representar la relación que existe entre dos o más variables o individuos. La matrices de correlaciones son de mucha ayuda en varios campos, por ejemplo en finanzas o en trading nos sirven cuando vamos a …
Los histogramas son muy útiles cuando queremos saber la distribución que tienen los valores de una variable continua. Es decir, si existen intervalos de valores que se presenten más frecuentemente que otros o si todos los intervalos en los que se dividan los valores de una variable se repiten mas o menos la misma cantidad …
En esta ocasión mi amiga Rocío Chávez te explicará como llevar a cabo la detección de la correlación lineal entre variables, incluyendo la creación de diagramas de dispersión y las pruebas de normalidad utilizando el lenguaje python Además, te muestra como puedes obtener una matriz indicando el valor de las correlaciones entre las variables por …
En esta ocasión, mi amiga Rocío Chávez te explicará en vídeo cómo crear tablas de frecuencias de variables categóricas. Este tipo de tablas es muy útil cuando queremos conocer la cantidad de veces en las que un valor aparece en una variable o columna. Una vez teniendo esta información, creará un Diagrama de Pareto, también …
Tablas de Frecuencias y Diagrama de Pareto en Python Leer más »
Python nos puede ayudar y ser de mucha utilidad en muchos temas. Uno de ellos es filtrando información de los datos que tengamos Para aprender sobre ésto, mi amiga Rocío te explica en el siguiente vídeo cómo puedes filtrar los datos contenidos en un archivo, tanto de variables numéricas como de variables categóricas en Python …
Instalación de Jupyter Notebook En este post, mi amiga Rocío Chavez te explicará cómo puedes instalar Júpyter Notebook en Windows, la cual es una aplicación web gratuita que permite desarrollar código en diferentes lenguajes, tales como python y R entre otros. Es una plataforma escrita en python, creada con la intención de facilitar el análisis …
🙋♀️ En esta ocasión aplicaré el Análisis de Componentes Principales a una base de datos que contiene información acerca de una encuesta realizada por el Instituto Nacional de Estadística y de Estudios Económicos de Francia, en el año 2006. En ella se pueden observar grupos de individuos según su edad y el monto total que …
En un artículo anterior te hablé acerca de una de las técnicas de Machine Learning no supervisado llamado Clustering Jerárquico, el cuál es útil cuando se tienen menos de 10,000 individuos o elementos a analizar. En este post te mostraré otra de las técnicas de clustering, llamada método de las K-Medias o K-Means. Una de …
En este artículo te mostraré cómo podrías aplicar una técnica llamada Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés), en caso de que quisieras encontrar similitudes entre series de tiempo, es decir, hacer clustering sobre las mismas. Ya en un articulo anterior hablamos sobre el Clustering Jerárquico. Si es la primera vez que …
👌 El Clustering Jerárquico, es una técnica muy útil cuando se desea descubrir similitudes entre individuos en base a sus características. Como medida de similitud entre las series de tiempo, utilizo un algoritmo llamado ““Dynamic Time Warping” o DTW por sus siglas en inglés. Este algoritmo ha sido utilizado en diferentes áreas, entre otras, en …
