En este video veremos cómo podemos dividir una información numérica en diferentes categorías. Esta conversión es útil cuando no nos interesa saber la cantidad numérica que un individuo poseee en una de sus características, sino a qué nivel pertenece de acuerdo a esa cantidad. Por ejemplo, tal vez no nos interesa saber exactamente cuanto mide …
😎Hoy te hablaré acerca de un algoritmo para segmentar poblaciones llamado Método de las K-Medias o K-Means, el cuál ha sido muy utilizado en diversas áreas y es parte de los métodos no jerárquicos de Clustering. 👨💻Para ello he creado un tutorial en vídeo donde te explicaré los pasos del algoritmo, las acciones previas a …
Existen muchos métodos de machine learning que no tienen la capacidad de manejar variables categóricas, como son, el sexo o la profesión de una persona, por lo que es necesario transformarlas a numéricas. La manera más sencilla de hacerlo es crear variables dummy (también llamadas ficticias), mediante un proceso conocido como one-hot encoding, el cual …
Pre-Procesamiento de Datos en Python: Variables Dummy (One-Hot Encoding) Leer más »
En este post te hablaré acerca de una técnica llamada apriori, la cual ha sido muy utilizada por cadenas de supermercados para descubrir combinaciones de objetos que los clientes suelen comprar juntos. El tener el conocimiento de dichas combinaciones les permite planear mejor sus campañas de marketing, o bien aumentar sus ventas colocando en lugares …
Anteriormente ya explicamos como trabajar cuando teníamos valores perdidos en nuestros datos.Si no viste ese artículo puedes recordarlo aquí. Después de eso vamos ahora a trabajar en la detección de outliers. Un outlier es un valor que numéricamente es muy diferente al resto de los datos, lo que puede afectar al momento de su análisis …
Pre-Procesamiento de Datos en Python: Detección de Outliers Leer más »
En este post siguiendo con las representaciones gráficas para analizar información,como ya hicimos en el artículo anterior sobre los gráficos de barras, veremos como crear un Diagrama de Caja y Bigotes Éste diagrama es muy útil cuando queremos ver cómo están distribuidos los valores de las variables y también cuando queremos identificar visualmente los valores atípicos, …
Hoy veremos como analizar información con la ayuda de una gráfica de barras, la cuál, como su nombre lo indica, contiene barras mediante las que se representan las características de las variables. La altura de cada barra representa la frecuencia con la que se aparece cada una de las variables que se encuentran dentro del …
En el post Valores Perdidos y Filas Duplicadas en Python te mostré la manera de detectar los valores perdidos dentro de un archivo y cómo podías borrar las filas o las columnas en las que éstos se encontraban. En el siguiente video te hablare acerca de algunas técnicas que se pueden aplicar para calcular los …
Pre-procesamiento de datos en Python: Reemplazando valores perdidos Leer más »
Cuando no se tiene un proceso automático para el registro de los valores en las bases de datos, muy frecuentemente estas vienen con valores faltantes en sus variables o bien con valores duplicados, es decir que, por alguna razón, la información de un individuo se encuentra registrada dos o mas veces, lo que podría alterar …
Pre-Procesamiento de datos en Python.Valores perdidos y filas duplicadas Leer más »
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 »
