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Proyecto Final

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Introducción

El Proyecto Final es una oportunidad para aplicar todos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso en un proyecto integral. Este proyecto te permitirá demostrar tu capacidad para manejar datos, realizar análisis estadísticos, crear visualizaciones y aplicar técnicas de aprendizaje automático en un contexto real.

Objetivos del Proyecto

  1. Integrar conocimientos: Aplicar conceptos y técnicas de diferentes módulos del curso.
  2. Desarrollar habilidades prácticas: Trabajar con datos reales y resolver problemas complejos.
  3. Demostrar competencia: Mostrar tu capacidad para llevar a cabo un proyecto completo de análisis de datos.

Descripción del Proyecto

Tema del Proyecto

El tema del proyecto final es "Análisis de Datos de Ventas de una Empresa de Comercio Electrónico". Trabajarás con un conjunto de datos que contiene información sobre las ventas, clientes, productos y transacciones de una empresa ficticia de comercio electrónico.

Conjunto de Datos

El conjunto de datos incluye las siguientes tablas:

  1. Clientes: Información sobre los clientes (ID, nombre, ubicación, etc.).
  2. Productos: Detalles de los productos (ID, nombre, categoría, precio, etc.).
  3. Ventas: Registros de ventas (ID de venta, ID de cliente, ID de producto, fecha de venta, cantidad, etc.).

Tareas del Proyecto

  1. Importación y Limpieza de Datos

    • Importar los datos desde archivos CSV.
    • Limpiar y preparar los datos para el análisis (manejo de valores faltantes, corrección de errores, etc.).

  2. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

    • Realizar un análisis descriptivo de los datos.
    • Crear visualizaciones para entender mejor las tendencias y patrones en los datos.

  3. Análisis Estadístico

    • Calcular estadísticas descriptivas (media, mediana, desviación estándar, etc.).
    • Realizar pruebas de hipótesis para comparar diferentes grupos de datos.

  4. Visualización de Datos

    • Crear gráficos y visualizaciones para comunicar los hallazgos del análisis.
    • Utilizar ggplot2 y otras librerías de visualización.

  5. Modelado Predictivo

    • Aplicar técnicas de aprendizaje automático para predecir ventas futuras.
    • Evaluar y ajustar los modelos para mejorar su precisión.

  6. Informe Final

    • Redactar un informe detallado que resuma el análisis, los hallazgos y las conclusiones.
    • Incluir visualizaciones y resultados de los modelos predictivos.

Estructura del Proyecto

  1. Importación y Limpieza de Datos

Código de Ejemplo

# Importar librerías necesarias
library(dplyr)
library(readr)

# Importar datos
clientes <- read_csv("clientes.csv")
productos <- read_csv("productos.csv")
ventas <- read_csv("ventas.csv")

# Mostrar las primeras filas de cada tabla
head(clientes)
head(productos)
head(ventas)

# Limpiar datos (ejemplo: eliminar filas con valores faltantes)
ventas <- ventas %>% drop_na()

Explicación

  • Importar librerías: Utilizamos dplyr para manipulación de datos y readr para importar archivos CSV.
  • Importar datos: Leemos los archivos CSV y los almacenamos en data frames.
  • Mostrar datos: Visualizamos las primeras filas para entender la estructura de los datos.
  • Limpiar datos: Eliminamos filas con valores faltantes como ejemplo de limpieza básica.

  1. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Código de Ejemplo

# Resumen estadístico de las ventas
summary(ventas)

# Visualización de la distribución de ventas por producto
library(ggplot2)
ggplot(ventas, aes(x = producto_id, y = cantidad)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Distribución de Ventas por Producto", x = "ID de Producto", y = "Cantidad Vendida")

Explicación

  • Resumen estadístico: Utilizamos summary() para obtener estadísticas descriptivas de las ventas.
  • Visualización: Creamos un boxplot para visualizar la distribución de ventas por producto.

  1. Análisis Estadístico

Código de Ejemplo

# Prueba t para comparar ventas entre dos productos
producto_a <- ventas %>% filter(producto_id == 1) %>% pull(cantidad)
producto_b <- ventas %>% filter(producto_id == 2) %>% pull(cantidad)

t.test(producto_a, producto_b)

Explicación

  • Prueba t: Comparamos las ventas entre dos productos utilizando una prueba t para determinar si hay una diferencia significativa.

  1. Visualización de Datos

Código de Ejemplo

# Gráfico de barras de ventas por categoría de producto
ventas_por_categoria <- ventas %>%
  left_join(productos, by = "producto_id") %>%
  group_by(categoria) %>%
  summarise(total_ventas = sum(cantidad))

ggplot(ventas_por_categoria, aes(x = categoria, y = total_ventas)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Ventas Totales por Categoría de Producto", x = "Categoría", y = "Ventas Totales")

Explicación

  • Gráfico de barras: Visualizamos las ventas totales por categoría de producto utilizando un gráfico de barras.

  1. Modelado Predictivo

Código de Ejemplo

# Modelo de regresión lineal para predecir ventas
modelo <- lm(cantidad ~ precio + categoria, data = ventas)
summary(modelo)

Explicación

  • Regresión lineal: Creamos un modelo de regresión lineal para predecir la cantidad de ventas en función del precio y la categoría del producto.

  1. Informe Final

El informe final debe incluir:

  • Introducción: Descripción del problema y objetivos del análisis.
  • Metodología: Explicación de los métodos y técnicas utilizadas.
  • Resultados: Presentación de los hallazgos, incluyendo visualizaciones y resultados de los modelos.
  • Conclusiones: Resumen de los principales hallazgos y recomendaciones.

Conclusión

El Proyecto Final es una excelente oportunidad para consolidar tus habilidades en R y demostrar tu capacidad para llevar a cabo un análisis de datos completo. Asegúrate de documentar cada paso del proceso y de presentar tus hallazgos de manera clara y concisa. ¡Buena suerte!

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Programación en R: De Principiante a Avanzado

Módulo 1: Introducción a R

Módulo 2: Manipulación de Datos

Módulo 3: Visualización de Datos

Módulo 4: Análisis Estadístico

Módulo 5: Manejo Avanzado de Datos

Módulo 6: Conceptos Avanzados de Programación

Módulo 7: Aprendizaje Automático con R

Módulo 8: Temas Especializados

Módulo 9: Proyecto y Estudios de Caso

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