Capítulo 16: Estudio de Caso 1: Análisis de Datos de Ventas
16.2 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y Visualización
Después de definir el problema, el siguiente paso lógico es el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y la Visualización. Esta fase nos ayuda a comprender la naturaleza de nuestros datos, identificar patrones e incluso detectar irregularidades que podrían afectar la calidad de cualquier modelo predictivo que construyamos más adelante.
En esta sección, pasaremos por diversas etapas de EDA y visualización de datos relacionadas con nuestro estudio de caso de Análisis de Datos de Ventas. Tocaremos aspectos como la limpieza de datos, la transformación de datos y la visualización de datos para tener una buena comprensión de cómo son y cómo se comportan nuestros datos de ventas. ¡Así que sumerjámonos!
16.2.1 Importación de los Datos
Primero, vamos a leer el archivo sales_data.csv en un DataFrame de Pandas. Esto nos permitirá comenzar a explorar su contenido.
# Import sales_data.csv
df_sales = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Show first five rows
df_sales.head()16.2.2 Limpieza de los Datos
Antes de comenzar cualquier análisis, asegurémonos de que nuestros datos estén limpios. Comprobaremos si hay valores faltantes y entradas duplicadas.
# Check for missing values
print(df_sales.isnull().sum())
# Check for duplicate entries
print(df_sales.duplicated().sum())Si hay entradas faltantes o duplicadas, deberá manejarlas apropiadamente (por ejemplo, eliminar o imputar los valores faltantes).
16.2.3 Información Estadística Básica
También echemos un vistazo a algunas estadísticas básicas.
# Descriptive statistics
df_sales.describe()16.2.4 Visualización de Datos
Análisis de Tendencias de Ventas
Queremos saber cómo han estado evolucionando las ventas con el tiempo. Grafiquemos las ventas mensuales.
# Convert 'OrderDate' to datetime type
df_sales['OrderDate'] = pd.to_datetime(df_sales['OrderDate'])
# Aggregate data by month
df_monthly_sales = df_sales.resample('M', on='OrderDate').sum()
# Plotting
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(df_monthly_sales.index, df_monthly_sales['Quantity'])
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Total Sales')
plt.show()Segmentación de Clientes
Para tener una idea del comportamiento del cliente, grafiquemos un histograma que muestre la frecuencia de las cantidades de pedidos.
# Histogram of Order Quantities
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(df_sales['Quantity'], bins=50, edgecolor='black')
plt.title('Customer Segmentation by Order Quantity')
plt.xlabel('Order Quantity')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()Estos son solo los primeros pasos, pero deberían darle una buena idea de lo que está sucediendo con sus datos de ventas. En las siguientes secciones, profundizaremos en análisis específicos e incluso construiremos modelos predictivos basados en estos datos.
¡Y ahí lo tienes! Con el EDA y la visualización, estás dando los primeros pasos para comprender tus datos de ventas por dentro y por fuera. ¡Confía en nosotros; esta información será oro cuando estés tomando decisiones basadas en datos!
16.2 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y Visualización
Después de definir el problema, el siguiente paso lógico es el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y la Visualización. Esta fase nos ayuda a comprender la naturaleza de nuestros datos, identificar patrones e incluso detectar irregularidades que podrían afectar la calidad de cualquier modelo predictivo que construyamos más adelante.
En esta sección, pasaremos por diversas etapas de EDA y visualización de datos relacionadas con nuestro estudio de caso de Análisis de Datos de Ventas. Tocaremos aspectos como la limpieza de datos, la transformación de datos y la visualización de datos para tener una buena comprensión de cómo son y cómo se comportan nuestros datos de ventas. ¡Así que sumerjámonos!
16.2.1 Importación de los Datos
Primero, vamos a leer el archivo sales_data.csv en un DataFrame de Pandas. Esto nos permitirá comenzar a explorar su contenido.
# Import sales_data.csv
df_sales = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Show first five rows
df_sales.head()16.2.2 Limpieza de los Datos
Antes de comenzar cualquier análisis, asegurémonos de que nuestros datos estén limpios. Comprobaremos si hay valores faltantes y entradas duplicadas.
# Check for missing values
print(df_sales.isnull().sum())
# Check for duplicate entries
print(df_sales.duplicated().sum())Si hay entradas faltantes o duplicadas, deberá manejarlas apropiadamente (por ejemplo, eliminar o imputar los valores faltantes).
16.2.3 Información Estadística Básica
También echemos un vistazo a algunas estadísticas básicas.
# Descriptive statistics
df_sales.describe()16.2.4 Visualización de Datos
Análisis de Tendencias de Ventas
Queremos saber cómo han estado evolucionando las ventas con el tiempo. Grafiquemos las ventas mensuales.
# Convert 'OrderDate' to datetime type
df_sales['OrderDate'] = pd.to_datetime(df_sales['OrderDate'])
# Aggregate data by month
df_monthly_sales = df_sales.resample('M', on='OrderDate').sum()
# Plotting
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(df_monthly_sales.index, df_monthly_sales['Quantity'])
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Total Sales')
plt.show()Segmentación de Clientes
Para tener una idea del comportamiento del cliente, grafiquemos un histograma que muestre la frecuencia de las cantidades de pedidos.
# Histogram of Order Quantities
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(df_sales['Quantity'], bins=50, edgecolor='black')
plt.title('Customer Segmentation by Order Quantity')
plt.xlabel('Order Quantity')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()Estos son solo los primeros pasos, pero deberían darle una buena idea de lo que está sucediendo con sus datos de ventas. En las siguientes secciones, profundizaremos en análisis específicos e incluso construiremos modelos predictivos basados en estos datos.
¡Y ahí lo tienes! Con el EDA y la visualización, estás dando los primeros pasos para comprender tus datos de ventas por dentro y por fuera. ¡Confía en nosotros; esta información será oro cuando estés tomando decisiones basadas en datos!
16.2 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y Visualización
Después de definir el problema, el siguiente paso lógico es el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y la Visualización. Esta fase nos ayuda a comprender la naturaleza de nuestros datos, identificar patrones e incluso detectar irregularidades que podrían afectar la calidad de cualquier modelo predictivo que construyamos más adelante.
En esta sección, pasaremos por diversas etapas de EDA y visualización de datos relacionadas con nuestro estudio de caso de Análisis de Datos de Ventas. Tocaremos aspectos como la limpieza de datos, la transformación de datos y la visualización de datos para tener una buena comprensión de cómo son y cómo se comportan nuestros datos de ventas. ¡Así que sumerjámonos!
16.2.1 Importación de los Datos
Primero, vamos a leer el archivo sales_data.csv en un DataFrame de Pandas. Esto nos permitirá comenzar a explorar su contenido.
# Import sales_data.csv
df_sales = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Show first five rows
df_sales.head()16.2.2 Limpieza de los Datos
Antes de comenzar cualquier análisis, asegurémonos de que nuestros datos estén limpios. Comprobaremos si hay valores faltantes y entradas duplicadas.
# Check for missing values
print(df_sales.isnull().sum())
# Check for duplicate entries
print(df_sales.duplicated().sum())Si hay entradas faltantes o duplicadas, deberá manejarlas apropiadamente (por ejemplo, eliminar o imputar los valores faltantes).
16.2.3 Información Estadística Básica
También echemos un vistazo a algunas estadísticas básicas.
# Descriptive statistics
df_sales.describe()16.2.4 Visualización de Datos
Análisis de Tendencias de Ventas
Queremos saber cómo han estado evolucionando las ventas con el tiempo. Grafiquemos las ventas mensuales.
# Convert 'OrderDate' to datetime type
df_sales['OrderDate'] = pd.to_datetime(df_sales['OrderDate'])
# Aggregate data by month
df_monthly_sales = df_sales.resample('M', on='OrderDate').sum()
# Plotting
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(df_monthly_sales.index, df_monthly_sales['Quantity'])
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Total Sales')
plt.show()Segmentación de Clientes
Para tener una idea del comportamiento del cliente, grafiquemos un histograma que muestre la frecuencia de las cantidades de pedidos.
# Histogram of Order Quantities
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(df_sales['Quantity'], bins=50, edgecolor='black')
plt.title('Customer Segmentation by Order Quantity')
plt.xlabel('Order Quantity')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()Estos son solo los primeros pasos, pero deberían darle una buena idea de lo que está sucediendo con sus datos de ventas. En las siguientes secciones, profundizaremos en análisis específicos e incluso construiremos modelos predictivos basados en estos datos.
¡Y ahí lo tienes! Con el EDA y la visualización, estás dando los primeros pasos para comprender tus datos de ventas por dentro y por fuera. ¡Confía en nosotros; esta información será oro cuando estés tomando decisiones basadas en datos!
16.2 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y Visualización
Después de definir el problema, el siguiente paso lógico es el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y la Visualización. Esta fase nos ayuda a comprender la naturaleza de nuestros datos, identificar patrones e incluso detectar irregularidades que podrían afectar la calidad de cualquier modelo predictivo que construyamos más adelante.
En esta sección, pasaremos por diversas etapas de EDA y visualización de datos relacionadas con nuestro estudio de caso de Análisis de Datos de Ventas. Tocaremos aspectos como la limpieza de datos, la transformación de datos y la visualización de datos para tener una buena comprensión de cómo son y cómo se comportan nuestros datos de ventas. ¡Así que sumerjámonos!
16.2.1 Importación de los Datos
Primero, vamos a leer el archivo sales_data.csv en un DataFrame de Pandas. Esto nos permitirá comenzar a explorar su contenido.
# Import sales_data.csv
df_sales = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Show first five rows
df_sales.head()16.2.2 Limpieza de los Datos
Antes de comenzar cualquier análisis, asegurémonos de que nuestros datos estén limpios. Comprobaremos si hay valores faltantes y entradas duplicadas.
# Check for missing values
print(df_sales.isnull().sum())
# Check for duplicate entries
print(df_sales.duplicated().sum())Si hay entradas faltantes o duplicadas, deberá manejarlas apropiadamente (por ejemplo, eliminar o imputar los valores faltantes).
16.2.3 Información Estadística Básica
También echemos un vistazo a algunas estadísticas básicas.
# Descriptive statistics
df_sales.describe()16.2.4 Visualización de Datos
Análisis de Tendencias de Ventas
Queremos saber cómo han estado evolucionando las ventas con el tiempo. Grafiquemos las ventas mensuales.
# Convert 'OrderDate' to datetime type
df_sales['OrderDate'] = pd.to_datetime(df_sales['OrderDate'])
# Aggregate data by month
df_monthly_sales = df_sales.resample('M', on='OrderDate').sum()
# Plotting
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(df_monthly_sales.index, df_monthly_sales['Quantity'])
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Total Sales')
plt.show()Segmentación de Clientes
Para tener una idea del comportamiento del cliente, grafiquemos un histograma que muestre la frecuencia de las cantidades de pedidos.
# Histogram of Order Quantities
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(df_sales['Quantity'], bins=50, edgecolor='black')
plt.title('Customer Segmentation by Order Quantity')
plt.xlabel('Order Quantity')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()Estos son solo los primeros pasos, pero deberían darle una buena idea de lo que está sucediendo con sus datos de ventas. En las siguientes secciones, profundizaremos en análisis específicos e incluso construiremos modelos predictivos basados en estos datos.
¡Y ahí lo tienes! Con el EDA y la visualización, estás dando los primeros pasos para comprender tus datos de ventas por dentro y por fuera. ¡Confía en nosotros; esta información será oro cuando estés tomando decisiones basadas en datos!