Proyectos
Analisis exploratorio de datos
Este proyecto es una forma práctica de entender cómo se lleva a cabo un análisis de datos usando Python, aplicándolo directamente a un archivo de Excel creado especialmente para este ejercicio. La idea es que, mientras trabajamos con este archivo, aprendamos paso a paso a leer datos, organizarlos, encontrar patrones y responder preguntas clave. Todo esto sirve como recurso de aprendizaje para familiarizarse con herramientas como pandas y Jupyter Notebooks, y ver cómo la programación puede ayudarnos a transformar datos crudos en información útil. En otras palabras, más que solo sacar números, se trata de entender qué cuentan esos datos y cómo podemos usarlos para tomar mejores decisiones o comunicar hallazgos de forma clara.
Ver en GitHub ➜Columnas Analizadas
«Al analizar el archivo en Excel se identificaron las columnas relacionadas con la fecha de entrega. Se observa que, desde la fila 1 hasta la fila 6, estas columnas se presentan de forma individual, mientras que en las filas 21 a 23 se encuentran agrupadas para facilitar su interpretación.»
En esta gráfica se agrupan países y ciudades para contar cuántos envíos se realizan por ciudad, asumiendo que cada venta implica una entrega. Así se destacan las cinco ciudades con más envíos de interés corporativo.
Esta gráfica muestra cómo varía la duración del envío según su prioridad. Los valores atípicos pueden indicar retrasos o datos inusuales. Esta información ayuda a la empresa y al analista a detectar mejoras en la gestión logística.
Esta gráfica muestra que la duración de entrega se comporta de forma coherente según el método de envío elegido, confirmando patrones lógicos y facilitando decisiones operativas.