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Inteligencia Artificial - Análisis Descriptivo de Datos

Home Page: https://jaquino.github.io/ia_add/

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python pandas pandas-profiling jupyterlab datos analisis analisis-de-data

ia_add's Introduction

Analisis Descriptivo de Datos

Herramientas

  • Lenguaje de Programación: Python 3.8.x
  • Framework de trabajo: Jupiter Lab 2.1.x
  • Librerías
    • Pandas
    • Pandas Profiling

Librerias de Python

Importar librerias de Python

Extracción de datos

Obtener datos desde el repositorio del Ministerio de Salud - MINSA

Estructura de datos

  • Previsualizar datos
  • Obtener numero de filas y columnas
  • Revisión de tipos de datos

Limpieza previa de datos

  • Filtrado de datos - Departemaneto de Ancash
  • Convirtiendo el tipo de dato de FECHA_RESULTADO a datetime y EDAD a int
  • Eliminando campos innecesarios
  • Eliminando datos redundantes
  • Verificando datos

Analítica descriptiva

En esta sección, se elabora un perfil detallado de los datos con sus respectivos gráficos para facilitar el análisis descriptivo de datos.

A continuación se detalla el informe y sus respectivas gráficas

  • Vista General
  • Variables
  • Datos Categóricos
  • Datos Cuantitativos (numéricos)
    • Tipo
      • Discretos
      • Continuos
    • Estadisticos
      • Tendencia central
        • Media
        • Mediana
        • Moda
      • Dispersión
        • Desviación estandard
        • Coeficiente de Variación
        • Mínimo
        • Máximo
        • Rango
      • Distribución
        • Simétrica
        • Asimétrica
          • Positiva
          • negativa
    • Correlatividad
    • Pérdida de datos

FIN

  • Javier Aquino - Junio - 2020

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