Herramienta Análisis de asociaciones
Ejemplo de cada herramienta
Análisis de asociaciones tiene un ejemplo de uso. Consulta Flujos de trabajo de muestra para aprender cómo acceder a este y muchos otros ejemplos directamente en Alteryx Designer.
Usa Análisis de asociaciones para determinar qué campos de una base de datos tienen una asociación bivariable entre sí. La evaluación puede basarse en los coeficientes de correlación de Pearson del producto-momento ("regular")*, los coeficientes de correlación Spearman con orden de rangos** o la estadística D de Hoeffding*** (una prueba no paramétrica que puede encontrar relaciones no monotónicas como formas de U invertidas). Además, se determina la significación estadística de cada medida de asociación.
La herramienta siempre proporciona el conjunto completo de relaciones, y opcionalmente puede proporcionar un análisis en profundidad de un campo de interés objetivo y su relación con otras variables numéricas. El campo objetivo de interés puede ser una variable numérica o una variable categórica binaria. Si se utiliza una variable categórica binaria como campo objetivo, entonces se convierte en un campo numérico cero-uno con el valor uno imputado en casos donde el campo tiene un nivel que corresponde a un nivel objetivo, y un valor cero se imputa en caso contrario.
Nota
Esta herramienta utiliza la herramienta R. Ve a Opciones > Descargar herramientas predictivas e inicia sesión en el portal Descargas y licencias de Alteryx para instalar R y los paquetes utilizados por la herramienta R. Visita Descargar y usar herramientas predictivas.
Señalar un campo para un análisis más detallado: esto te permite realizar un análisis más centrado de un campo de interés y otros campos de los datos. Esto es particularmente útil si el objetivo del análisis es determinar el conjunto de campos a utilizar en un modelo predictivo posterior. Si esta opción está seleccionada, debes proporcionar el nombre del campo de destino, que puede ser numérico o binario categórico. Si el campo es categórico binario, selecciona el valor de este campo que será recodificado como uno, con el otro valor codificado como cero. Si el campo proporcionado es categórico y contiene más de dos valores diferentes, se devolverá un error. Las columnas que contienen identificadores únicos, como claves primarias sustitutas y claves primarias naturales, no deben utilizarse en análisis estadísticos. No tienen ningún valor predictivo y pueden causar excepciones en tiempo de ejecución.
Campos (seleccionar dos o más): selecciona los campos para el análisis de asociaciones. Si se selecciona un campo "objetivo", se incluirá automáticamente en esta lista. Los campos no objetivo deben ser numéricos.
Medida de asociación: selecciona una de...
Ancla R: la salida del informe incluye 3 tablas que comprenden un análisis de correlación de Pearson:
Análisis enfocado de las transferencias de campo
Matriz de correlación completa
Matriz de valores p correspondientes
Ancla I: el informe interactivo incluye una Matriz de correlación con diagrama de dispersión que cambia en función de la posición del ratón.