proyecto thePower royecto-EDA-con-Python
Es un proyecto de thePower EDA con Python
📊 Proyecto EDA con Python — Análisis Exploratorio de Datos
📌 Descripción del proyecto Este proyecto forma parte del módulo Python for Data y tiene como objetivo aplicar de manera práctica todos los conocimientos adquiridos sobre Python, Pandas, visualización, transformación de datos y análisis descriptivo. El trabajo consiste en realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) utilizando un dataset proporcionado, aplicar técnicas de limpieza, manipulación y visualización, y presentar las conclusiones en un informe final, acompañado de un README que documente el proceso y los resultados más relevantes.
🎯 Objetivos principales Importar, explorar y comprender la estructura del dataset. Realizar un proceso completo de limpieza y transformación, incluyendo manejo de valores faltantes, outliers, formatos y coherencia de variables. Aplicar técnicas de análisis descriptivo para descubrir patrones, distribuciones y relaciones relevantes. Utilizar de forma eficiente Pandas, Numpy y herramientas de visualización como Matplotlib y Seaborn. Optimizar el código utilizando funciones, buenas prácticas y estructura modular (cuando sea necesario). Generar un informe final con hallazgos clave y un README claramente documentado.
🔧 Tecnologías utilizadas 🟣Python 🟣Pandas 🟣Numpy 🟣Matplotlib & Seaborn 🟣Jupyter Notebook
🥗Contenido del proyecto: Dos archivos excel con datos iniciales Un archivo py con el código un PDF con el analisis EDA final un Readme
⚡️ El desarrollo del proyecto:
🧹 1. Limpieza y transformación de datos A lo largo del proyecto se aplicaron tareas esenciales de data cleaning, incluyendo: Normalización de nombres de columnas Conversión de tipos de datos (fechas, numéricos, categóricos) Tratamiento de valores faltantes Análisis de duplicados Unificación de datasets provenientes de diferentes archivos Creación de variables derivadas (ajustadas al contexto del análisis)
📊 2. Análisis exploratorio de datos (EDA) Se realizó un análisis completo que incluyó: ➤ Estadística descriptiva Medias, medianas, mínimos, máximos y desviaciones estándar Tablas de frecuencia para variables categóricas Detección de valores atípicos ➤ Visualizaciones Los principales gráficos generados fueron: Histogramas y distribuciones Gráficos de barras para categorías Heatmap de correlación para variables numéricas
😎 3. Perfil del cliente medio Se elaboró un perfil del cliente promedio utilizando: Medias y medianas para variables numéricas Moda para variables categóricas Análisis de patrones por edad, profesión, educación y comportamiento en campaña
📈 4. Hallazgos principales El análisis realizado sobre los datos de la campaña muestra que el rendimiento general no fue el mejor, pero permite identificar varios factores clave que pueden mejorar significativamente futuras acciones de marketing.
Segmentos más receptivos La probabilidad de éxito aumenta en: Clientes jóvenes y mayores, frente al grupo intermedio. Personas con nivel educativo universitario, que muestran mayor predisposición a aceptar la oferta. Variables como estado civil, tener hijos o situación económica personal tuvieron una influencia muy limitada en el resultado.
Importancia de la relación con el cliente La interacción previa juega un papel fundamental: El número óptimo de contactos es 2–3, donde se observa la mayor conversión. Las llamadas más largas incrementan de manera significativa la probabilidad de suscripción.
Momento de contacto Martes, jueves y fines de semana presentan mejores tasas de aceptación. Los viernes son el día menos efectivo. El mes o el año no muestran impacto relevante.
Influencia del contexto económico El interés por el producto aumenta en períodos de peores condiciones económicas, lo que indica que adaptar la campaña al contexto del mercado puede mejorar los resultados.
Recomendaciones Para maximizar la efectividad de próximas campañas se recomienda: Enfocar esfuerzos en los segmentos más receptivos (jóvenes, mayores y con estudios superiores). Mantener una relación continua con los clientes, optimizando el número y la duración de los contactos. Considerar los mejores días para llamar y el entorno económico. Elaborar una guía para el equipo comercial, con pautas para personalizar el discurso según el perfil del cliente. Trabajar en ofertas más personalizadas para aumentar la relevancia por segmento.
📝 5. Informe final El informe final del proyecto (EDA Report) incluye: 🖤Introducción 🖤Perfil del cliente medio 🖤Análisis descriptivo 🖤Visualizaciones clave 🖤Conclusiones y trabajo futuro
📌 6. Requisitos cumplidos Este proyecto cumple con los requisitos establecidos: ✔ Transformación y limpieza de datos ✔ Uso de Python y del módulo Python for Data ✔ Análisis descriptivo completo ✔ Uso eficiente de Pandas ✔ Código optimizado y organizado ✔ Informe explicativo del análisis ✔ README del proyecto bien documentado
😘7. Autor Proyecto realizado por Julia Pirogova como parte del módulo Python for Data. Estaré encantada de recibir comentarios, preguntas y correcciones. Ha sido mi primer trabajo de analisis de datos en Python y seguro que hay mucho por mejorar (aunque he puesto mucho corazón en el resultado final).