Introducción al Análisis Exploratorio de Datos con Seaborn: Proyecto de Práctica ⬇️
Este repositorio es una guía introductoria al análisis exploratorio de datos utilizando la biblioteca Seaborn en Python. El objetivo principal es proporcionar un recurso práctico para aquellos que deseen familiarizarse con los conceptos básicos del análisis de datos y cómo aplicarlos utilizando Seaborn.
Este notebook contiene un análisis paso a paso utilizando Seaborn sobre un conjunto de datos de propinas (tips). Se cubren conceptos básicos como visualización de datos univariados y bivariados, manipulación de datos, y técnicas de exploración de patrones.
Se incluye el conjunto de datos utilizado en el análisis. Este conjunto de datos es ampliamente utilizado en la comunidad de análisis de datos y contiene información sobre la cantidad de propina dejada por los clientes en un restaurante, junto con varias características asociadas como el total de la factura, el día de la semana, y la cantidad de comensales.
Clona este repositorio en tu máquina local. Abre el Jupyter Notebook en tu entorno de trabajo de Python. Sigue las instrucciones y ejecuta las celdas de código paso a paso para comprender los conceptos y técnicas presentadas. Experimenta con el código y los datos por tu cuenta para obtener una comprensión más profunda.
Si te gusta alguno de los repositorios, podes hacer clic para darme tu apoyo en el ⭐️ botón y correr la voz 🦄
👩💻 Muchas gracias y Saludos!