Instacart es una plataforma de entregas de comestibles donde la clientela puede registrar un pedido y hacer que se lo entreguen, similar a Uber Eats y Door Dash.
Tu misión es limpiar los datos y preparar un informe que brinde información sobre los hábitos de compra de los clientes de Instacart.
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Para cada hora del día, ¿cuántas personas hacen órdenes?
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¿Qué día de la semana compran víveres las personas?
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¿Cuánto tiempo esperan las personas hasta hacer otro pedido? Comenta sobre los valores mínimos y máximos.
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Diferencia entre miércoles y sábados para
'order_hour_of_day'. -
¿Cuál es la distribución para el número de pedidos por cliente?
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¿Cuáles son los 20 productos más populares (muestra su ID y nombre)?
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¿Cuántos artículos compran normalmente las personas en un pedido? ¿Cómo es la distribución?
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¿Cuáles son los 20 principales artículos que vuelven a pedirse con mayor frecuencia (muestra sus nombres e IDs de los productos)?
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Para cada producto, ¿cuál es la proporción de las veces que se pide y que se vuelve a pedir?
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Para cada cliente, ¿qué proporción de sus productos ya los había pedido?
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¿Cuáles son los 20 principales artículos que las personas ponen primero en sus carritos?
Asegúrate de tener las siguientes bibliotecas instaladas:
pip install pandas seaborn matplotlib conn=sqlite3.connect('base_datos_instacart.db')-
Para cada hora del día, ¿cuántas personas hacen órdenes?
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Diferencia entre miércoles y sábados para
'order_hour_of_day'.
- ¿Cuáles son los 20 productos más populares (muestra su ID y nombre)?
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