Dataset real: Proyecto completo guiado

Introducción

En la programación orientada a datos, un dataset real es crucial para validar y aplicar los conocimientos adquiridos. Este proyecto no solo nos permite poner en práctica las técnicas de procesamiento, limpieza y análisis que hemos estudiado, sino que también nos permite enfrentarnos a problemas reales y comprender mejor cómo estos procesos funcionan en un entorno real. En este artículo, exploraremos la preparación y análisis de un dataset real desde el inicio hasta su transformación para ser utilizada en modelos predictivos.

Explicación principal

Para este proyecto, usaremos un dataset de ejemplo: "Ventas en línea". Este conjunto de datos contiene información sobre ventas realizadas en una tienda en línea durante varios meses. El objetivo es analizar la tendencia de las ventas y realizar algunas predicciones basadas en ciertos factores.

Paso 1: Limpieza del dataset

Primero, cargamos el dataset y lo limpiamos para asegurarnos de que esté libre de valores nulos e inconsistencias. Vamos a ver un ejemplo sencillo:

import pandas as pd

# Cargar el dataset
df = pd.read_csv('ventas_en_linea.csv')

# Verificar si hay valores nulos
print(df.isnull().sum())

# Manejo de valores nulos
df.fillna(0, inplace=True)

Paso 2: Transformación del dataset

Después de limpiar el dataset, procedemos a transformarlo para que esté en un formato adecuado para análisis. Por ejemplo, podemos convertir fechas a un tipo de dato más apropiado:

df['fecha'] = pd.to_datetime(df['fecha'])

Paso 3: Análisis básico

Finalmente, realizamos algunos análisis básicos para entender mejor los datos. Esto incluye calcular estadísticas descriptivas y agrupar datos según ciertos criterios.

# Estadísticas descriptivas
print(df.describe())

# Agrupación de datos por mes
monthly_sales = df.groupby(df['fecha'].dt.month).sum()

Errores típicos / trampas

1. Manipulación inapropiada de fechas: Asegúrate de convertir las fechas a un formato adecuado para facilitar el análisis temporal.
2. Transformaciones incorrectas: No todos los campos necesitan ser transformados del mismo modo; es importante entender cada campo antes de aplicar cambios.
3. Omitir la validación de datos: Es fácil olvidarse de verificar que los valores después de la transformación siguen siendo válidos y no contienen errores inesperados.

Checklist accionable

1. Cargar el dataset en un entorno de trabajo seguro.
2. Revisar la documentación del dataset para entender las columnas.
3. Identificar y manejar valores nulos adecuadamente (no solo reemplazarlos por ceros).
4. Convertir tipos de datos según sea necesario (fechas, enteros, flotantes).
5. Realizar análisis descriptivos básicos para entender la distribución de los datos.
6. Agrupar y analizar subconjuntos de datos según criterios relevantes.

Cierre

Siguientes pasos

• Exploración adicional: Realiza más análisis exploratorios para obtener una comprensión más profunda del dataset.
• Documentación: Documenta cada paso en el proceso y los cambios realizados.
• Aplicación de técnicas avanzadas: Usa otras técnicas de transformación o análisis que hayas aprendido durante la formación.

Siguiendo estos pasos, no solo mejorarás tus habilidades en programación orientada a datos con Python, sino que también ganarás experiencia valiosa al trabajar con datasets reales.