Técnicas de análisis de datos

Existen muchas técnicas de análisis de datos, algunas de las más comunes incluyen:

1. Análisis exploratorio de datos (EDA): es una fase importante en el análisis de datos que implica la investigación y visualización de los datos para comprender su distribución, relaciones y tendencias.
2. Regresión: es una técnica de análisis que se utiliza para entender la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
3. Clustering: es una técnica de aprendizaje no supervisado que agrupa datos similares en “clusters” o grupos.
4. Análisis factorial: es una técnica que se utiliza para simplificar datos complejos reduciéndolos a un número menor de variables latentes o factores.
5. Análisis de componentes principales (PCA): es una técnica que se utiliza para simplificar los datos reduciéndolos a un número menor de dimensiones o componentes principales.
6. Análisis de agrupamiento jerárquico: es una técnica de clustering que agrupa datos en una estructura jerárquica, donde los clusters más grandes contienen subclusters más pequeños.
7. Análisis de redes: es una técnica que se utiliza para entender la estructura de las relaciones entre los elementos de un sistema.

Estos son solo algunos ejemplos, y hay muchas otras técnicas de análisis de datos disponibles, dependiendo de la naturaleza de los datos y los objetivos del análisis.