En este estudio de caso, aplicaremos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso para realizar un análisis de datos completo. Utilizaremos un conjunto de datos real y pasaremos por las etapas de importación, limpieza, manipulación, visualización y análisis estadístico.

1. Importar y explorar el conjunto de datos.
2. Limpiar y preparar los datos para el análisis.
3. Realizar análisis descriptivo y visualización de datos.
4. Aplicar técnicas de análisis estadístico.
5. Interpretar los resultados y extraer conclusiones.

Para este estudio de caso, utilizaremos el conjunto de datos mtcars, que viene preinstalado en R. Este conjunto de datos contiene información sobre diferentes modelos de automóviles y varias características de rendimiento.

Explicación:

• head(mtcars): Muestra las primeras seis filas del conjunto de datos.
• summary(mtcars): Proporciona un resumen estadístico de cada columna.
• str(mtcars): Muestra la estructura del conjunto de datos, incluyendo el tipo de cada columna.

Explicación:

• sum(is.na(mtcars)): Cuenta el número de valores faltantes en el conjunto de datos.
• scale(mtcars): Normaliza las columnas numéricas para que tengan media 0 y desviación estándar 1.

Explicación:

• sapply(mtcars, function(x) c(mean = mean(x), sd = sd(x))): Calcula la media y la desviación estándar de cada columna numérica.
• ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) + geom_histogram(...): Crea un histograma del consumo de combustible.
• ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point(...): Crea un gráfico de dispersión entre el peso del vehículo y el consumo de combustible.

Explicación:

• cor(mtcars): Calcula la matriz de correlación entre las variables.
• lm(mpg ~ wt + hp, data = mtcars): Ajusta un modelo de regresión lineal para predecir el consumo de combustible (mpg) en función del peso del vehículo (wt) y la potencia (hp).

• Histograma del Consumo de Combustible: La mayoría de los vehículos tienen un consumo de combustible entre 15 y 20 millas por galón.
• Gráfico de Dispersión: Existe una relación negativa entre el peso del vehículo y el consumo de combustible, es decir, a mayor peso, menor consumo de combustible.
• Matriz de Correlación: Las variables wt y mpg tienen una alta correlación negativa (-0.87), lo que confirma la relación observada en el gráfico de dispersión.
• Modelo de Regresión Lineal: El modelo sugiere que tanto el peso del vehículo como la potencia son predictores significativos del consumo de combustible.

En este estudio de caso, hemos aplicado técnicas de análisis de datos para explorar y analizar el conjunto de datos mtcars. Hemos identificado relaciones clave entre las variables y ajustado un modelo de regresión lineal para predecir el consumo de combustible. Este proceso nos ha permitido consolidar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso y aplicar técnicas de análisis de datos en un contexto real.

Ejercicio: Realiza un análisis similar utilizando el conjunto de datos iris, que también viene preinstalado en R. Sigue los mismos pasos: importación, exploración, limpieza, análisis descriptivo, visualización y análisis estadístico.

Solución:

Conclusión del Ejercicio: Al realizar un análisis similar con el conjunto de datos iris, los estudiantes podrán reforzar su comprensión de las técnicas de análisis de datos y aplicar lo aprendido en un nuevo contexto.