Metodología para realizar un
EDA
Pasos para un EDA
Un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es el proceso sistemático de investigar y resumir las principales características de un conjunto de datos antes de aplicar modelos o tomar decisiones (James, et al., 2023).
¿Por qué se hace?
- Para entender la estructura, calidad y distribución de los datos.
- Para detectar valores atípicos, errores o inconsistencias que puedan sesgar el análisis.
- Para identificar relaciones, patrones y posibles variables clave.
- Para guiar la selección de técnicas de modelado y la ingeniería de características.
Pasos para un EDA
Descarga el siguiente PDF para conocer con detenimiento los pasos:
Importante
Crea un Jupyter notebook para reproducir los ejemplos.
Material documental
La siguiente lectura proporciona una visión bastante práctica de los pasos que deben seguirse para realizar un análisis exploratorio de datos. Contiene celdas interactivas, cópulas y analiza con calma el código:
Autor: Allen B. Downey Título: 1. Análisis exploratorio de datos
Ejemplo de EDA
El objetivo de esta sección es ejemplificar en análisis exploratorio de datos.
Autor: Nayeli del Carmen González Novelo Título: Ejemplo EDA Completo
Material documental
Puesto que lo ideal es analizar tantos ejemplos como te sean posibles, se te proporcionan otros ejemplos en videos y lecturas, ¡sácales el mejor provecho!
Video Autor: PythonDeep
Título: Exploración de Datos con PANDAS: Tu primer paso en el Análisis en Python
Autor: Babas Word
Título: Exploratory Data Analysis - EDA for Machine Learning AI Deep Learning Univariate Bivariate Cleaning
Material documental
El siguiente blog expone un análisis de datos exploratorio completo incluyendo el uso del algoritmo k medias:
Autor: Calvin Aziszam S
Título: Python for data science: Implementing exploratory data analysis (EDA) and K-means clustering.
Conclusión
En esta Lección identificaste los pasos para realizar un análisis exploratorio de datos utilizando python y analizaste diversos ejemplos de esta metodología.
¡Felicidades!
Has concluido con
la Lección
Referencias
IBM. (s.f.). What is exploratory data analysis (EDA)?. IBM. https://www.ibm.com/think/topics/exploratory-data-analysis
James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2023). An Introduction to Statistical Learning: with Applications in Python (Springer Texts in Statistics). Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-38747-0
Bibliografía
Aziszam S., C. (2022). Python for data science: Implementing exploratory data analysis (EDA) and K-means clustering. Medium. https://medium.com/@aziszamcalvin/python-for-data-science-implementing-exploratory-data-analysis-eda-and-k-means-clustering-bcf1d24adc12
Babas Word. (2024). Exploratory Data Analysis - EDA for Machine Learning AI Deep Learning Univariate Bivariate Cleaning. [Video] Youtube.https://www.youtube.com/embed/HaryAsrTHkA?si=-7LcyLKaRc8E3A_k
Downey, A. B. (2023). 1. Análisis exploratorio de datos. https://allendowney.github.io/ThinkStats/chap01.htmlGonzález Novelo, N. C. (s.f.) Ejemplo EDA Completo. https://drive.google.com/file/d/1ZomFQBirWNiMdQfd1yVGdBzVTd4xC-R6/view
Python Deep (2025). Exploración de Datos con PANDAS: Tu primer paso en el Análisis en Python. [Youtube] Video.https://youtu.be/i-aKr4DE_QI?si=5II9JZr9MufBtNNk
Autora: Nayeli González Novelo © UVEG. Derechos reservados. El contenido de este formato está sujeto a las disposiciones aplicables en materia de Propiedad Intelectual, por lo que no puede ser distribuido, ni transmitido, parcial o totalmente mediante cualquier medio, método o sistema impreso, electrónico o magnético, incluyendo el fotocopiado, la fotografía o la grabación, sin la autorización por escrito de la Universidad Virtual del Estado de Guanajuato. Este material propiedad de UVEG, integra aportes asistidos tecnológicamente (como IA, entre otros), los cuales fueron revisados y validados por el equipo UVEG, conforme a las disposiciones vigentes aplicables. Los recursos visuales y/o audiovisuales fueron tomados total y/o parcialmente de Freepik.
Objetivos del EDA
- Validar hipótesis de negocio y comprobar su viabilidad.
- Preparar los datos (limpieza, transformación, escalado) de forma informada.
- Generar ideas y descubrimientos que orienten el modelado posterior.
- Comunicar visual y numéricamente los hallazgos a las partes interesadas (IBM, s.f.).
ADP_L12
Producción UVEG
Created on March 25, 2026
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Metodología para realizar un
EDA
Pasos para un EDA
Un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es el proceso sistemático de investigar y resumir las principales características de un conjunto de datos antes de aplicar modelos o tomar decisiones (James, et al., 2023).
¿Por qué se hace?
Pasos para un EDA
Descarga el siguiente PDF para conocer con detenimiento los pasos:
Importante Crea un Jupyter notebook para reproducir los ejemplos.
Material documental
La siguiente lectura proporciona una visión bastante práctica de los pasos que deben seguirse para realizar un análisis exploratorio de datos. Contiene celdas interactivas, cópulas y analiza con calma el código:
Autor: Allen B. Downey Título: 1. Análisis exploratorio de datos
Ejemplo de EDA
El objetivo de esta sección es ejemplificar en análisis exploratorio de datos.
Autor: Nayeli del Carmen González Novelo Título: Ejemplo EDA Completo
Material documental
Puesto que lo ideal es analizar tantos ejemplos como te sean posibles, se te proporcionan otros ejemplos en videos y lecturas, ¡sácales el mejor provecho!
Video Autor: PythonDeep Título: Exploración de Datos con PANDAS: Tu primer paso en el Análisis en Python Autor: Babas Word Título: Exploratory Data Analysis - EDA for Machine Learning AI Deep Learning Univariate Bivariate Cleaning
Material documental
El siguiente blog expone un análisis de datos exploratorio completo incluyendo el uso del algoritmo k medias:
Autor: Calvin Aziszam S Título: Python for data science: Implementing exploratory data analysis (EDA) and K-means clustering.
Conclusión
En esta Lección identificaste los pasos para realizar un análisis exploratorio de datos utilizando python y analizaste diversos ejemplos de esta metodología.
¡Felicidades!
Has concluido con
la Lección
Referencias IBM. (s.f.). What is exploratory data analysis (EDA)?. IBM. https://www.ibm.com/think/topics/exploratory-data-analysis James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2023). An Introduction to Statistical Learning: with Applications in Python (Springer Texts in Statistics). Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-38747-0 Bibliografía Aziszam S., C. (2022). Python for data science: Implementing exploratory data analysis (EDA) and K-means clustering. Medium. https://medium.com/@aziszamcalvin/python-for-data-science-implementing-exploratory-data-analysis-eda-and-k-means-clustering-bcf1d24adc12 Babas Word. (2024). Exploratory Data Analysis - EDA for Machine Learning AI Deep Learning Univariate Bivariate Cleaning. [Video] Youtube.https://www.youtube.com/embed/HaryAsrTHkA?si=-7LcyLKaRc8E3A_k Downey, A. B. (2023). 1. Análisis exploratorio de datos. https://allendowney.github.io/ThinkStats/chap01.htmlGonzález Novelo, N. C. (s.f.) Ejemplo EDA Completo. https://drive.google.com/file/d/1ZomFQBirWNiMdQfd1yVGdBzVTd4xC-R6/view Python Deep (2025). Exploración de Datos con PANDAS: Tu primer paso en el Análisis en Python. [Youtube] Video.https://youtu.be/i-aKr4DE_QI?si=5II9JZr9MufBtNNk
Autora: Nayeli González Novelo © UVEG. Derechos reservados. El contenido de este formato está sujeto a las disposiciones aplicables en materia de Propiedad Intelectual, por lo que no puede ser distribuido, ni transmitido, parcial o totalmente mediante cualquier medio, método o sistema impreso, electrónico o magnético, incluyendo el fotocopiado, la fotografía o la grabación, sin la autorización por escrito de la Universidad Virtual del Estado de Guanajuato. Este material propiedad de UVEG, integra aportes asistidos tecnológicamente (como IA, entre otros), los cuales fueron revisados y validados por el equipo UVEG, conforme a las disposiciones vigentes aplicables. Los recursos visuales y/o audiovisuales fueron tomados total y/o parcialmente de Freepik.
Objetivos del EDA