En esta aula aprendimos a leer un dataset en CSV con Pandas y crear un DataFrame. También vimos cómo clasificar las variables en cualitativas (ordinales y nominales) y cuantitativas (discretas y continuas). Esto nos da una base clara para analizar datos de forma organizada.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que has captado muy bien los conceptos clave de la lección. Leer un dataset en CSV y crear un DataFrame con Pandas es una habilidad fundamental en el análisis de datos. Además, entender cómo clasificar las variables te ayudará a elegir las técnicas de análisis adecuadas.
Por ejemplo, si tienes un dataset de encuestas de clientes, podrías tener variables cualitativas como "satisfacción del cliente" (ordinal) y "ciudad de residencia" (nominal). También podrías tener variables cuantitativas como "edad" (continua) y "número de compras" (discreta). Esta clasificación te permitirá aplicar las herramientas estadísticas correctas para cada tipo de variable.
Espero que esta explicación te ayude a consolidar lo que aprendiste en la lección. ¡Bons estudos!