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Ivancadi/Proyecto-Data-Analyst

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Proyecto-Data-Analyst

Este es un proyecto que tiene como objetivo realizar un análisis de los datos de acceso a Internet en Argentina, utilizando los datos suministrados por el Ente Nacional de Comunicaciones (Enacom).

Objetivos

El objetivo principal de este proyecto es realizar un análisis exhaustivo de los datos de acceso a Internet en Argentina, utilizando técnicas de análisis exploratorio de datos en Python, y posteriormente realizar un análisis de Business Intelligence (BI) utilizando la herramienta Power BI.

Dataset

Los datos utilizados en este proyecto fueron proporcionados por Enacom y contienen información sobre la cantidad de usuarios de Internet en Argentina, su ubicación geográfica, la velocidad de conexión y el tipo de tecnología utilizada. El dataset se encuentra en formato CSV, se pueden observar en la carpeta Dataset para EDA.

Análisis exploratorio en Python

Para realizar el análisis exploratorio de datos, se utilizó Python y las bibliotecas Pandas, Matplotlib y Seaborn. En primer lugar, se realizó una limpieza de datos para eliminar valores nulos y duplicados, y se hizo una transformación de los datos para obtener estadísticas descriptivas y gráficos que permitieran entender mejor la distribución de los datos.

Se realizaron gráficos de barras, histogramas, diagramas de caja y de dispersión para analizar la relación entre la cantidad de usuarios de Internet y la velocidad de conexión, la ubicación geográfica y la tecnología utilizada.

Análisis de BI en Power BI

Una vez que se completó el análisis exploratorio en Python, se procedió a realizar un análisis de BI utilizando la herramienta Power BI. Se crearon diferentes gráficos y visualizaciones para mostrar la información de manera clara y concisa, los datos utilizados para este apartado los puedes observar en la carpeta Dataset transformados para BI.

Se crearon informes y dashboards interactivos que permiten al usuario explorar la información de diferentes maneras, filtrando por diferentes variables y cambiando la visualización de los datos.

Script de Python en Power BI para graficar ML

Teniendo un análisis consolidado, se procedió a implementar técnicas de machine learning para predecir comportamientos futuros en el acceso a internet, esto dentro de la herramienta de Power BI, lo que posteriormente fue representado en un gráfico. Puedes ver el script de Python en el archivo ML, como también ingresando al archivo Análisis, cuyo script y grafico se encuentran en el último reporte.

Conclusiones

Este proyecto permitió obtener información valiosa sobre el acceso a Internet en Argentina, y demostró la importancia del análisis exploratorio de datos y del análisis de BI para obtener información significativa de grandes conjuntos de datos. La información obtenida puede ser utilizada para mejorar la calidad del servicio de Internet en diferentes áreas geográficas y para tomar decisiones más informadas en el ámbito de las telecomunicaciones en Argentina.

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