Antes de sumergirnos en predicciones o análisis avanzados, tenemos que abordar el Análisis Exploratorio de Datos (EDA por sus siglas en inglés). Ya sea que los datos provengan de sensores, drones o resultados de laboratorio, el EDA nos ayuda a entender los datos antes de avanzar más en el análisis de los datos. Si bien las visualizaciones son una parte clave del EDA, hoy nos centraremos en la base: limpiar, estructurar y encontrar patrones, dejando las visualizaciones para nuestro próximo artículo.
El EDA es un proceso estructurado, así que sin dudas tener a mano las preguntas Qué, Por Qué y Cómo es de gran ayuda:
Qué: ¿qué tipo de datos estamos manejando? ¿Lecturas de sensores, datos de campo o imágenes satelitales? Antes de comenzar, debemos definir la fuente de los datos, sus variables y si incluye detalles importantes como Cuándo y Dónde se recolectaron.
Por Qué: ¿Por qué estamos analizando estos datos? ¿Estamos optimizando recursos, evaluando variables de cultivos o analizando el rendimiento de insumos? El Por Qué guía nuestros objetivos de análisis y define lo que esperamos lograr.
Cómo: ¿Cómo limpiamos y preparamos los datos? ¿Estamos usando Python, R o alguna plataforma de software especializada? El Cómo determina las herramientas y técnicas que utilizaremos para asegurar que los datos estén listos para un análisis más profundo.
Sin estas preguntas fundamentales, es como intentar sembrar sin saber si tendremos agua disponible o si estamos en el desierto, si es verano o invierno, si vamos a sembrar alfalfa o soja. Y en cuanto al Quién, no solo pensemos en quién recolectó los datos sino también ¿Quién va a actuar sobre estos datos?
Paso 1: Importar los Datos – Entendiendo los Diferentes Formatos de Archivo
Antes de hacer cualquier cosa, necesitamos cargar nuestros datos en un entorno de trabajo. Este paso es crucial porque el formato de los datos dicta cómo interactuamos con ellos. Ya sea que el conjunto de datos provenga de un sensor IoT, un dron o registros de campo manuales, debemos importarlo de manera que nos permita explorar, limpiar y analizarlo de manera efectiva.
Cada formato de archivo está optimizado para diferentes propósitos, y entender cuál usar (o recibir) afecta el rendimiento, la flexibilidad y la facilidad de uso.
Formatos de Datos Comunes
CSV (Valores Separados por Comas)
Los archivos CSV son simples, archivos de texto plano donde cada línea es una fila de datos y las comas separan las columnas. Es uno de los formatos más comunes para el intercambio de datos porque es liviano y compatible con casi todas las herramientas de análisis de datos.
Caso de Uso: Ideal para conjuntos de datos pequeños a medianos que no requieren estructuras complejas como relaciones entre tablas.
Excel (.xlsx)
Los archivos Excel pueden almacenar múltiples hojas, fórmulas y tablas estructuradas. Son ideales cuando el conjunto de datos se almacena en una estructura de varias pestañas o cuando se quiere mantener una interfaz amigable para la entrada manual de datos.
Caso de Uso: Mejor para conjuntos de datos estructurados en varias hojas o cuando se trabaja con usuarios que necesitan ingresar datos manualmente en tablas.
JSON (Notación de Objetos de JavaScript)
El JSON se usa comúnmente para datos web, APIs y estructuras de datos jerárquicas. Almacena los datos en un formato legible similar a un diccionario de Python, lo que lo hace flexible para relaciones complejas y anidadas.
Caso de Uso: Ideal cuando se extraen datos de APIs, especialmente en sistemas en tiempo real como la teledetección o dispositivos IoT.
Bases de Datos SQL
Las bases de datos SQL permiten almacenar y consultar datos relacionales mediante consultas estructuradas. A diferencia de los CSV, las bases de datos SQL están diseñadas para manejar conjuntos de datos más grandes y mantener relaciones entre tablas de datos.
Caso de Uso: Cuando los datos crecen en tamaño o complejidad, las bases de datos SQL son perfectas para almacenar y consultar grandes conjuntos de datos.
Parquet
Parquet es un formato de almacenamiento columnar, lo que lo hace altamente eficiente para operaciones de datos a gran escala, como el análisis de big data. A menudo se utiliza en sistemas distribuidos como Hadoop o servicios en la nube.
Caso de Uso: Parquet está optimizado para el rendimiento, especialmente con grandes conjuntos de datos en entornos de big data o almacenamiento en la nube.
HDF5 (Formato de Datos Jerárquico)
HDF5 se utiliza para almacenar grandes cantidades de datos en una estructura jerárquica. Permite almacenar conjuntos de datos más complejos en un solo archivo, lo cual es perfecto para la computación científica o cuando se trabaja con datos multidimensionales.
Caso de Uso: Útil para datos científicos a gran escala en entornos de investigación como experimentos de suelo, datos ambientales o simulaciones meteorológicas.
Importar correctamente los datos asegura que mantengamos la integridad del conjunto de datos y lo carguemos de una manera que funcione para un análisis posterior. Por ejemplo, importar un archivo con un formato incorrecto podría provocar datos faltantes o incompatibilidades de tipo que comprometan los pasos posteriores en nuestro proceso de análisis. Asegurarse de que el tipo de archivo sea el adecuado es crucial para el rendimiento, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos comunes en la agricultura.
Paso 2: Entender los Datos – Construyendo la Base para un Análisis Más Profundo
Una vez que hayamos importado correctamente el conjunto de datos, el siguiente paso crítico es entender con qué estamos trabajando. Esta etapa es esencial porque revela cómo están estructurados los datos, identifica posibles problemas y nos prepara para pasos posteriores como la limpieza y el modelado. Sin este conocimiento básico, corremos el riesgo de trabajar con datos defectuosos, lo que podría llevar a resultados engañosos o conclusiones completamente equivocadas.
Tipos de Datos
En una de nuestras publicaciones anteriores, Por qué los datos son el nuevo fertilizante, exploramos los diferentes tipos de datos en la agricultura: datos cuantitativos, cualitativos, series temporales y datos espaciales. Aunque estas categorías son esenciales para entender los datos desde una perspectiva agrícola, al trabajar en un entorno de análisis, estos tipos de datos se traducen en tipos específicos que los lenguajes de programación reconocen.
Datos Cuantitativos: Estos datos pasan a llamarse enteros para recuentos discretos (por ejemplo, número de plantas) o flotantes para datos continuos (por ejemplo, temperatura, tasa de crecimiento). Asegurar que los datos numéricos estén correctamente clasificados es crucial para los cálculos y el análisis estadístico.
Datos Cualitativos: A menudo se representan como cadenas de texto o tipos categóricos. Estos campos deben codificarse correctamente cuando se trabaja con modelos, ya que los algoritmos no pueden interpretar texto directamente.
Datos Booleanos: Aunque no se mencionó explícitamente en nuestra publicación anterior, los datos booleanos(por ejemplo, Verdadero/Falso) son comunes en la programación y son cruciales para la lógica condicional, como por ejemplo para indicar si un ensayo tuvo tratamiento o no.
Datos de Fecha y Hora: Los datos de series temporales, como el seguimiento del crecimiento a lo largo de semanas o meses, son vitales en la agricultura. Las columnas de fecha deben convertirse en objetos datetime para habilitar cálculos y análisis basados en el tiempo.
Estadísticas Descriptivas
Una vez que hemos revisado los tipos de datos, el siguiente paso es entender las estadísticas descriptivas, que ofrecen una instantánea del comportamiento de las variables numéricas. Métricas como la media, la mediana, el rango y la desviación estándar proporcionan información sobre las tendencias centrales y la variabilidad dentro de nuestro conjunto de datos.
Por ejemplo, si notamos que un valor para una variable parece inusualmente alto, esto podría indicar un error de entrada de datos o una inconsistencia. Entender estas estadísticas básicas nos permite identificar valores atípicos o posibles problemas de calidad de los datos desde el principio, así como la estructura general de los datos.
En publicaciones futuras, profundizaremos en los fundamentos de la estadística. Explicaremos estos términos más a fondo: qué nos dice la media, cómo la desviación estándar revela la dispersión de los datos y por qué es importante comprender las diferentes distribuciones de datos.
Identificación de Valores Faltantes
Es raro encontrar un conjunto de datos del mundo real sin valores faltantes, especialmente en la agricultura. Ya sea por fallas en los sensores, errores humanos o factores externos, los datos faltantes pueden introducir sesgos si no se manejan correctamente. El primer paso es identificar dónde se concentran los valores faltantes. ¿Está en una columna específica o están dispersos a lo largo de varias filas?
Valores Únicos y Duplicados
En esta fase, identificar los valores únicos y gestionar los duplicados es clave para garantizar la calidad y coherencia de los datos.
Valores Únicos: Los valores únicos se refieren a las categorías o entradas distintas dentro de una variable. Podemos identificar variaciones como errores ortográficos o formatos inconsistentes (por ejemplo, "Maíz" vs. "maíz") y entender cómo se distribuyen las categorías.
Duplicados: Manejar los duplicados va más allá de identificar valores repetidos en una sola columna. Requiere examinar filas enteras y considerar su contexto. Los duplicados pueden distorsionar el análisis al sobre-representar ciertos registros.
Paso 3: Limpiar los Datos – Eliminando Errores para un Análisis Claro
Como hemos visto en otras entradas de este blog, en los datos agrícolas, los errores pueden provenir de fallas en los sensores, errores en la entrada de datos o anomalías ambientales. Limpiar los datos asegura que minimizamos las inexactitudes y mantenemos la integridad de los datos, por lo que los insights extraídos de ellos son tanto válidos como aplicables.
Existen varios desafíos comunes que abordar durante la limpieza de datos, y cada uno requiere una técnica específica para asegurar que el conjunto de datos esté libre de errores o inconsistencias.
Manejo de Datos Faltantes
La forma en que manejamos estos valores faltantes puede afectar significativamente los resultados de nuestro análisis. Hay dos enfoques principales que se utilizan comúnmente:
Imputación: La imputación es el proceso de rellenar los puntos de datos faltantes. Puede realizarse de varias maneras, desde técnicas simples hasta más avanzadas:
Imputación de la Media/Mediana: Esto reemplaza los valores faltantes con el promedio (media) o el valor central (mediana) de los datos disponibles. Es una solución rápida, pero puede simplificar demasiado el conjunto de datos.
Relleno Adelante/Atrás: En datos de series temporales, como los datos de crecimiento de cultivos a lo largo de las semanas, se pueden rellenar los valores faltantes con el valor anterior o siguiente disponible, asumiendo un patrón estable en los datos.
K-Nearest Neighbors (KNN): Este método más sofisticado reemplaza los valores faltantes basándose en los puntos de datos más cercanos. Es útil cuando hay una relación entre las variables que puede informar los valores faltantes.
Imputación por Regresión: En este enfoque, los valores faltantes se predicen en función de las relaciones con otras variables mediante modelos de regresión.
Eliminación de Filas/Columnas: Si un conjunto de datos contiene demasiados valores faltantes, o si los valores faltantes están dispersos al azar y no pueden imputarse de manera confiable, puede ser mejor eliminar filas o columnas por completo. Este enfoque asegura que los datos restantes sean sólidos, pero con el riesgo de perder información valiosa. Lo clave es asegurarse de que el conjunto de datos siga siendo representativo después de la eliminación.
Manejo de Valores Atípicos
Los valores atípicos —puntos de datos que son significativamente diferentes de los demás— son muy comunes en los conjuntos de datos agrícolas. Primero debemos identificarlos; se pueden detectar usando técnicas de visualización (por ejemplo, diagramas de caja, diagramas de dispersión - los exploraremos la próxima semana) o mediante métodos estadísticos como el Rango Intercuartíl (IQR) o los Z-Scores.
Método IQR: Este enfoque calcula la dispersión del 50% medio de los datos (el rango intercuartíl) y marca los puntos de datos que caen fuera de 1.5 veces el IQR como valores atípicos potenciales.
Z-Score: Este método mide cuántas desviaciones estándar un punto de datos se encuentra de la media. Los puntos con un puntaje Z superior a un umbral determinado (comúnmente 3) pueden considerarse valores atípicos.
Después de la identificación, podemos manejar los valores atípicos mediante eliminación, transformación o etiquetado:
Eliminar: Si los valores atípicos son errores claros, como una lectura de sensor defectuosa, lo mejor es eliminarlos para evitar distorsionar los resultados.
Limitar o Transformar: En casos donde los valores atípicos son extremos pero aún valiosos (por ejemplo, eventos raros como sequías), podemos optar por limitarlos a un umbral razonable o aplicar una transformación (por ejemplo, logarítmica) para reducir su influencia sin perder los datos por completo.
Etiquetar y Analizar por Separado: A veces, los valores atípicos contienen información valiosa. Por ejemplo, los eventos climáticos extremos pueden proporcionar información importante sobre la resiliencia de los cultivos. En lugar de eliminarlos, podemos etiquetarlos para análisis separado.
Con nuestros datos limpios, estructurados y explorados, hemos sentado las bases para un análisis sólido. El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es la fase en la que diagnosticamos los datos, asegurándonos de que estén libres de inconsistencias, identificando patrones clave y descubriendo relaciones que pueden no ser evidentes a simple vista. Es un paso vital en la preparación de los datos para cualquier análisis avanzado.
Durante la semana, estaremos lanzando mini tutoriales para ayudarte a profundizar en las técnicas clave de EDA discutidas en este artículo. Estas guías cubrirán consejos prácticos para manejar datos faltantes, detectar valores atípicos y trabajar con distribuciones de datos, todo crucial para dominar el EDA. Cada tutorial está diseñado para brindarte insights inmediatos y aplicables directamente a tus propios conjuntos de datos, asegurando que tus datos estén completamente preparados y sean confiables para las próximas etapas del análisis.
Sin embargo, el viaje no termina aquí. La información que traen los datos solo es tan poderosa como nuestra capacidad para comunicarla de manera efectiva. Aquí es donde la visualización de datos se convierte en una parada clave, y será el tema de nuestro próximo blog.
En Bison Data Labs, no solo analizamos datos; los transformamos en una ventaja estratégica. Trabajamos junto a agrónomos, equipos de investigación y líderes del sector para crear soluciones basadas en datos agrícolas que aborden directamente los desafíos únicos de estas operaciones. Creamos herramientas y estrategias personalizadas que tienen sentido para tus datos, tu equipo y tus objetivos.
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