Análisis de datos

El análisis de datos es el proceso sistemático de inspección, depuración, transformación y modelización de datos para descubrir información útil, extraer conclusiones y respaldar la toma de decisiones. información útil, extraer conclusiones y respaldar la toma de decisiones. En el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), el análisis de datos sirve como la base fundamental que permite convertir la información en bruto en modelos de alto rendimiento. Mediante un examen datos de entrenamiento, los desarrolladores pueden patrones ocultos, identificar sesgos en los conjuntos de datos y determinar las características más eficaces para el entrenamiento.

El ciclo de vida analítico en la IA

El camino que lleva de los datos brutos a la información práctica suele constar de varias etapas clave. Comienza con preprocesamiento de datos, en el que los conjuntos de datos se limpian para tratar los valores que faltan y las incoherencias, a menudo con bibliotecas como Pandas para una manipulación eficaz. A continuación atributos en bruto se transforman en entradas transforman en entradas significativas para un modelo.

En este contexto, la analítica se suele clasificar en cuatro tipos, tal y como señalan instituciones como Harvard Business School:

• Análisis descriptivo: Observa los datos históricos para comprender lo que ha sucedido (por ejemplo, analizando la precisión de modelos anteriores). precisión de los modelos).
• Análisis de diagnóstico: Examina por qué ha ocurrido (por ejemplo, diagnostica sobreajuste).
• Análisis predictivo: Utiliza modelos estadísticos para predecir resultados futuros (Ej, modelos predictivos de ventas).
• Análisis prescriptivo: Sugiere acciones a realizar en función de las predicciones (por ejemplo, reposición automatizada de existencias reposición de existencias).

Para visión por ordenador (CV) En concreto, la analítica ayuda a los ingenieros a comprender las distribuciones de clases y las propiedades de los objetos. Puede utilizar la ultralytics biblioteca para explorar rápidamente las estadísticas de los conjuntos de datos.

from ultralytics.data.explorer import Explorer

# Initialize Explorer with a standard dataset like COCO8
exp = Explorer(data="coco8.yaml")

# Generate and print statistics to understand class distribution
stats = exp.stats()
print(stats["class_distribution"])

Aplicaciones en el mundo real

La analítica de datos impulsa la innovación en numerosos sectores al servir de base para el desarrollo de sistemas inteligentes:

1. Análisis de imágenes médicas:En la atención sanitaria, la analítica es vital para procesar complejos conjuntos de datos de imágenes como el conjunto de datos de tumores cerebrales. Los investigadores utilizan análisis para correlacionar las características de las imágenes con los resultados de los pacientes, mejorando así las herramientas de diagnóstico. En Institutos Nacionales de Salud (NIH) destacan el papel de la ciencia de datos en el avance de la medicina de precisión. Mediante el análisis de estos conjuntos de datos, YOLO11 pueden entrenarse para realizar tareas como detección de tumores con alta sensibilidad.

2. La IA en el comercio minorista para optimizar las cadenas de suministro y personalizar la experiencia del cliente. Mediante la aplicación de detección de objetos a las secuencias de vídeo pueden track los niveles de inventario en tiempo real. Plataformas como Google Cloud for Retail integran estos análisis para predecir la demanda y reducir los residuos. Este enfoque basado en datos permite una gestión más inteligente del inventario y una mayor eficiencia operativa.

Distinguir conceptos relacionados

• Visualización de datos: Mientras que la visualización es la práctica específica de representar gráficamente esos hallazgos. resultados gráficamente. Herramientas como Tableau se utilizan a menudo de análisis para presentar los datos en gráficos o cuadros de mando, lo que métricas complejas como como la precisión media (mAP). comprender.
• Minería de datos: Se trata de un subconjunto de la analítica centrada en descubrir patrones desconocidos hasta ahora en conjuntos de datos masivos. Según la definición de Oracle, la minería de datos suele utilizar métodos automatizados para cribar "Big Data", mientras que la analítica general también puede implicar la comprobación conjuntos más pequeños.
• Aprendizaje automático (ML): ML son los motores que aprenden de los datos. La analítica proporciona el combustible preparando datos de alta calidad y definiendo el espacio del problema. Mientras que la analítica se centra en interpretar los datos para obtener información, el ML se centra en utilizar los datos para realizar predicciones o tomar decisiones de forma autónoma. utilizar los datos para realizar predicciones o tomar decisiones autónomas.