Antes de aplicar pruebas complejas, debemos "escuchar" a los datos. Python, a través de librerías como Pandas , Seaborn y Matplotlib , facilita este proceso. Medidas de Tendencia Central y Variabilidad
import pandas as pd import seaborn as sns # Carga de datos de ejemplo df = sns.load_dataset('tips') # Resumen estadístico de alta calidad resumen = df.describe() print(resumen) Use code with caution. 3. Distribuciones de Probabilidad: La Base del Modelado
Cuando tus variables predictoras están correlacionadas entre sí, pueden inflar los errores del modelo. 6. Herramientas Esenciales en Python
Cruciales para modelar eventos binarios (ej. ¿Comprará el cliente o no?).