Análisis de datos enfocado en las encontrar las diferencias entre los diferentes tipos de clientes para la compañia de bicicletas Cyclistic.
El presente repositorio cuenta con 3 archivos, que son los siguientes:
- 1_Reporte_de_Limpieza.SQL
- 2_Informe_Cyclistic_2022.pdf
- 3_Informe_Cyclistic_2022.Rmd
1️⃣
Dentro del primer archivo se muestran los pasos realizados en Lenguaje SQL en SQL Server, al cual se cargaron las diferentes bases de datos para su tratamiento
Los archivos base para este proyecto fueron obtenidos del siguiente enlace:
📁 : https://divvy-tripdata.s3.amazonaws.com/index.html
Del directorio anterior se obtuvieron los datos que corresponden a cada mes del año 2022 para tener una vista general de un año completo, ya que el actual, 2023 aún no lo está.
2️⃣
En el segundo archivo se encuentra el reporte de análisis en formato PDF, para ser compartido con los Interesados. Aquí es donde se muestran los hallazgos del análisis, así como las recomendaciones, fue realizado en Lenguaje R y, dónde se da respuesta a la presente tarea empresarial, misma que fue:
¿En qué se diferencian los socios anuales y los ciclistas ocasionales con respecto al uso de las bicicletas de Cyclistic?
Para una mejor comprensión se optó por desarrollar en Tabluea un sencillo tablero de control en el cual, de manera dinámica se pueden abordar los distintos hallazgos, siendo estos 2 los archivos elegidos para presentar.
Dashboard 📊 : https://public.tableau.com/app/profile/francisco.cortes7980/viz/ViajesenCyclistic2022/Panel
3️⃣
Para finalizar, el tercer archivo muestra el código R utilizado para desarrollar el análisis, en el se comparten las celdas de código para que sean probadas por cualquier persona interesada en el análisis y con un conocimiento en el lenguaje.
El proceso de análisis del presente proyecto fue muy enriquecedor, para mis hablidadaes tanto de comprensión estadística, manejos de datos, aprendizaje continuo, pensamiento análitico y sobre todo de análisis. Partiendo de la base de archivos inciales y transitando por las diversas fases del análisis de datos, estoy muy satisfecho con los resultados. Creo que las conclusiones obtenidas en el informe son acertadas y podrán ser de ayuda significativa.
Se puede ir aún mas lejos en el análisis sí estás interesado.
