Exploratory Data Analisys con R Llamamos Análisis Exploratorio de Datos (acrónimo EDA del inglés) al proceso inicial de reconocimiento o, lo que sencillamente entendemos como echar un vistazo a los datos y así empezar a comprender un poco lo que contienen y qué se puede hacer con ellos.
He dividido el artículo en 3 partes, en la primera vemos “lo básico” e imprescindible que son las funciones de RBase para echar un vistazo a los datos tabulados.
Tras unos días de prueba de la instalación de R en la nube de amazon AWS, he pasado por fases de todo tipo. Al principio fue bastante bien, pero en cuanto quise instalar librerías de GIS o incluso algunas básicas todo fueron problemas.
Estas semanas de trabajo en AWS me ha dado cierta experiencia que me gustaría compartir, pues apenas he encontrado información en la web, y desde luego nada en Español.
Llevo tiempo con la idea de comprar un servidor-PC con Shiny para casa, la idea está, pero el tiempo para hacerlo no, así que en Semana Santa he aprovechado los días lluviosos para reciclar unos PCs viejos, de esos del 2003 e instalar Ubuntu, R y ponerlos en marcha.
Aunque me lo he pasado bien cacharreando, no he conseguido nada decente, esos ordenadores de 32 bits con 16 años, hay que poner puppylinux y ya no tiran ni para ver un película.
El aprendizaje supervisado es una técnica usada en minería de datos, en la que se genera una función de pronóstico a partir del entrenamiento sobre datos etiquetados, es decir, aprendemos a partir de casos reales y extrapolamos el resultado a los casos futuros.
Se dice que es supervisado porque, previamente debe existir una clasificación o etiquetado de los datos que es lo que aporta el conocimiento. Otros modelos como las redes neuronales no necesitan este conocimiento previo para realizar el pronóstico.
