Este proyecto tiene como objetivo analizar datos relacionados con un sistema de transporte tipo ride-hailing, utilizando Python y la librería pandas para la exploración, limpieza y análisis de la información.
El análisis se enfoca en comprender cómo distintas variables influyen en las tarifas de los viajes y en el comportamiento general del servicio, aplicando un enfoque de Análisis Exploratorio de Datos (EDA).
- Analizar la distribución de tarifas de los viajes
- Evaluar la relación entre distancia, tiempo y costo
- Identificar patrones y tendencias en los datos
- Preparar la información para su correcta interpretación
El proyecto sigue un flujo típico de Data Analytics:
- Importación de datasets en Python
- Revisión de estructura, tipos de datos y valores faltantes
- Validación inicial de consistencia
- Tratamiento de valores nulos
- Conversión de tipos de datos
- Filtrado de registros inconsistentes
- Creación de variables derivadas relevantes
Se realizó un Análisis Exploratorio de Datos para:
- Analizar la distribución de tarifas
- Comparar métricas entre diferentes grupos
- Detectar valores atípicos
- Identificar patrones y tendencias generales
El EDA permitió comprender el comportamiento de los datos antes de extraer conclusiones.
Durante el análisis se utilizaron:
- Estadísticas descriptivas (media, mediana, máximos y mínimos)
- Agrupaciones mediante
groupby - Tablas resumen para análisis comparativo
- Visualizaciones para apoyar la interpretación de resultados
- Lenguaje principal: Python
- Librería principal: pandas
- Entorno: Jupyter Notebook
- Enfoque: Análisis exploratorio de datos
Python permitió realizar un análisis flexible, reproducible y adecuado para proyectos de análisis de datos.
Este proyecto demuestra la capacidad de:
- Aplicar Python y pandas en análisis de datos reales
- Limpiar y preparar datasets para análisis
- Realizar análisis exploratorio de datos
- Interpretar resultados de forma estructurada
- Documentar un flujo de análisis en notebooks
- Notebooks de análisis en Python
- Informe con resultados y conclusiones
- Presentación de hallazgos