Anàlisi Exploratori de Dades EDA en el conjunt de dades Haberman sobre supervivència al càncer: aquest article explica com abordar una anàlisi exploratòria completa per entendre patrons, identificar variables rellevants i preparar les dades per a models predictius. El conjunt Haberman conté registres de pacients amb càncer de mama operats, amb variables típiques com edat, any d'operació, nombre de ganglis axil·lars positius i estat de supervivència a 5 anys. Un EDA rigorós ajuda a descobrir relacions entre edat i supervivència, identificar valors atípics i comprovar la qualitat de les dades.
Passos essencials: neteja i verificació de dades per detectar valors mancants o inconsistències; estadístics descriptius com mitjana, mediana, desviació estàndard; visualitzacions univariants amb histogrames i diagrames de caixa per a edat i nombre de ganglis; anàlisi bivariant amb diagrames de dispersió i taules de contingència entre estat de supervivència i altres variables; anàlisi de correlació i exploració d'interaccions. Per a problemes de supervivència convé complementar amb corbes de Kaplan-Meier i proves de rang logarítmic quan la variable temps i censura són presents.
Bones pràctiques: normalitzar i escalar variables si s'utilitzaran models basats en distància; transformar variables esbiaixades; crear variables derivades que captin informació clínica rellevant; utilitzar mostreig estratificat si les classes estan desbalancejades; documentar supòsits i resultats de l'EDA per garantir reproductibilitat.
Eines recomanades: Python amb pandas, seaborn i matplotlib per a visualització; scikit-learn per a preprocessament i models; lifelines per a anàlisi de supervivència. Per veure un exemple de quadern amb codi i passos replicables visita l'enllaç següent
https://github.com/ash322ash422/tut_ml/blob/e4b9c7abf1df9a80c1a6a7ed2ccf03e4f34b1302/tut_misc_EDA/tut_EDA-haberman-cancer-survival.ipynb
A Q2BSTUDIO som especialistes a transformar anàlisis com aquesta en solucions productives. Oferim serveis de programari a mida i aplicacions a mida que integren pipelines de dades, dashboards i models d'intel·ligència artificial llestos per a producció. El nostre equip combina experiència en intel·ligència artificial, ciberseguretat i serveis cloud AWS i Azure per desplegar solucions segures i escalables.
Serveis destacats de Q2BSTUDIO: desenvolupament de programari a mida, implementació de solucions d'intel·ligència artificial i IA per a empreses, creació d'agents IA per a automatització, serveis d'intel·ligència de negoci i dashboards amb Power BI, migració i arquitectura cloud a AWS i Azure, i auditories de ciberseguretat per protegir dades sensibles. Integrem models predictius amb pipelines CI/CD, monitoratge i controls de seguretat per garantir compliment i rendiment.
Si busques convertir un EDA en un producte final, a Q2BSTUDIO podem ajudar a definir requisits, construir models interpretables, desenvolupar APIs i aplicacions a mida, assegurar la infraestructura i generar informes visuals amb Power BI per facilitar la presa de decisions. Contacta amb nosaltres per a una consultoria i projecte adaptat a les teves necessitats en intel·ligència de negoci, intel·ligència artificial i ciberseguretat.
