En el análisis de los datos, los histogramas sirven como herramientas de visualización esenciales que permiten comprender visualmente la distribución numérica de datos. Al representar la información de forma gráfica, ofrecen información sobre los patrones subyacentes a la frecuencia o los patrones de cambio de cualquier conjunto de datos. Este artículo presenta histogramas explorando sus componentes, así como su importancia en el análisis de datos.
Un histograma es una representación visual de datos organizados en contenedores o intervalos a lo largo del eje horizontal y que muestra la frecuencia o el recuento de puntos que caen en cada contenedor en su eje vertical, proporcionando a los analistas información sobre la forma, la tendencia central y la dispersión en cualquier conjunto de datos.
Contenedores: Barras horizontales o intervalos a lo largo del eje x que dividen los datos en rangos discretos;
Frecuencia: Barras verticales en el eje y que indican recuentos o frecuencias dentro de cada contenedor;
Y finalmente: el eje horizontal muestra rangos de valores o intervalos a lo largo del tiempo.
Título y etiquetas (descripción del histograma y etiquetas en los ejes “X” e “Y” para ayudar a la interpretación).
Para crear un histograma, siga estos pasos:
Establezca el rango de puntos de los datos y elija un número apropiado de contenedores, dividiendo en intervalos iguales o seleccionando intervalos con anchos variables en función de sus características. Finalmente, cuente cuántos puntos de estos datos caen debajo de cada contenedor.
Crear el histograma: Un histograma proporciona información valiosa sobre la distribución y los patrones de los datos; las interpretaciones clave incluyen:
Forma: Las formas del histograma pueden variar desde simétricas, oblicuas a la izquierda (oblicuas a la izquierda o a la derecha) o uniformes; estas indican cómo se han distribuido los datos a lo largo del tiempo.
Tendencia central: A través de un estudio cuidadoso de su pico o intervalo de la frecuencia más alta, los histogramas pueden revelar la tendencia central de los datos, como el modo de mediana media (MMM).
Propagación: Los histogramas permiten observar la propagación o dispersión de datos midiendo el ancho del contenedor y la distribución de frecuencia. Los histogramas también pueden identificar valores atípicos, puntos que se desvían significativamente de la mayoría y aparecen como contenedores aislados en su gráfico, lo que ayuda a identificarlos rápidamente y permite su identificación como valores atípicos.
Los histogramas encuentran aplicaciones en numerosos campos, como:
El control de calidad implica la identificación y corrección de variaciones y defectos en los procesos de fabricación. Las finanzas analizan los movimientos y rendimientos de los precios de las acciones.
La atención médica examina la demografía de los pacientes y los resultados de las pruebas médicas antes de brindar atención, mientras que las Ciencias Sociales investigan la distribución del ingreso y las respuestas de las encuestas.
Aprendizaje automático: A partir del preprocesamiento de los datos y la ingeniería de las características.
Los histogramas son herramientas visuales poderosas para comprender la distribución y las características de los datos numéricos. Al ofrecer una representación accesible, los histogramas permiten a los analistas extraer información valiosa y tomar decisiones acertadas en muchos campos. El dominio en la construcción de histogramas equipa a los profesionales de datos con el acceso a patrones ocultos dentro de los conjuntos de datos para obtener conocimientos valiosos que de otro modo podrían permanecer ocultos a la vista.