Técnicas y análisis de causalidad en el ámbito de la ciencia de datos
2025
Plana Torregrosa, Miguel Alejandro | Alonso-Stenberg, Kristian | Segura, Lorena | Universidad de Alicante. Departamento de Matemática Aplicada e Ingeniería Aeroespacial
En el contexto actual de la ciencia de datos, la causalidad se ha convertido en un componente esencial para alcanzar interpretaciones más profundas, explicativas y socialmente responsables a partir del análisis de datos. Este trabajo de final de máster tiene como objetivo principal ofrecer un marco conceptual claro y riguroso sobre la inferencia causal, así como demostrar su aplicabilidad en escenarios reales. Frente al enfoque meramente correlacional que domina buena parte del análisis estadístico tradicional, se reivindica aquí la importancia de métodos que permitan responder a preguntas contrafactuales y establecer relaciones de causa y efecto con base sólida. El trabajo se estructura en dos bloques principales. El primero desarrolla los fundamentos teóricos de la causalidad en ciencia de datos, abordando sus principales enfoques: la causalidad contrafactual, la causalidad por factor condicionante y la causalidad de Granger. Cada uno de ellos se presenta con su formalización matemática, discusión conceptual y ejemplos de implementación en lenguajes como R y Python. Además, se introduce el uso de grafos dirigidos causales como herramienta para representar y comunicar de forma estructurada las relaciones causales inferidas. La segunda parte del trabajo está dedicada a una aplicación práctica centrada en el análisis del mercado inmobiliario español. Utilizando datos públicos, se emplean los tres enfoques causales anteriormente descritos para detectar relaciones de interés, con el objetivo de evidenciar cómo el análisis causal puede enriquecer de manera significativa la comprensión del comportamiento del mercado. Con esta combinación entre teoría y práctica, el trabajo busca contribuir al desarrollo de un enfoque más explicativo, accionable y ético dentro de la ciencia de datos contemporánea.
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Эту запись предоставил Universitat d'Alacant