¡Bienvenido a mi repositorio! Soy Alfredo Aburto, un analista de datos júnior en el equipo de analistas de marketing de Cyclistic, una empresa líder en el servicio de bicicletas compartidas en Chicago. Nuestro objetivo es maximizar las membresías anuales para asegurar el éxito continuo de la empresa.

La directora de marketing ha identificado que la clave para el éxito futuro de Cyclistic radica en comprender las diferencias en el uso de bicicletas entre los ciclistas ocasionales y los miembros anuales. Mi tarea es analizar exhaustivamente los datos disponibles y proporcionar recomendaciones respaldadas por una visión convincente y visualizaciones profesionales.

Estamos preparados para diseñar una estrategia de marketing que transforme a los ciclistas ocasionales en miembros anuales, pero antes de presentar nuestras propuestas a los ejecutivos de Cyclistic, es crucial respaldar cada recomendación con insights sólidos extraídos de datos confiables.

Explora este repositorio para descubrir nuestro enfoque analítico, visualizaciones detalladas y las conclusiones que respaldan nuestras estrategias de marketing. ¡Juntos, estamos pedaleando hacia un futuro exitoso para Cyclistic! 🚴🏽‍♂️🚀

En esta sección, definimos nuestra tarea empresarial y planteamos cuestiones iniciales para abordar el problema. Es importante asegurarse de que las preguntas formuladas sean específicas y estén alineadas con el objetivo general del análisis.

Proporcionamos una descripción detallada de la fuente de datos que utilizaremos, abordando cuestiones como la ubicación de los datos, su organización, cómo obtendremos información útil, y bajo qué licencia se encuentran. Asegúrate de incluir detalles sobre la limpieza y transformación de datos en esta sección.

Documentamos todo el proceso de procesamiento de datos, incluyendo la descripción de bloques de código que automatizan tareas de importación, transformación, limpieza y organización del conjunto de datos. Asegúrate de proporcionar ejemplos específicos de código y explicaciones claras.

En esta fase, extraemos información valiosa que nos permite responder a la tarea empresarial. Utilizamos visualizaciones para dar una interpretación directa de los datos. Es crucial abordar cualquier problemática encontrada durante el análisis y destacar cómo las visualizaciones respaldan nuestras conclusiones.

En esta sección, mostramos y justificamos la información valiosa extraída durante el análisis. Presentamos nuestras visualizaciones, las explicamos y planteamos hipótesis para refutarlas o comprobarlas a través de los datos. Proporciona un formato de informe claro y conciso para que los interesados puedan comprender el conjunto de datos.

Incluye una sección para discutir las acciones recomendadas basadas en los resultados del análisis. Detalla cómo las recomendaciones pueden contribuir a la optimización de las membresías anuales y al éxito general de Cyclistic.

• proceso_analitico/: Contiene la documentación detallada de cada fase del análisis.
• visualizaciones/: Resultados visuales de la fase de análisis.
• data/: Almacena los conjuntos de datos utilizados en el proyecto.

¡Tu contribución es bienvenida! Si tienes sugerencias, correcciones o mejoras, no dudes en abrir una pull request. También puedes informar problemas o proporcionar comentarios.

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para más detalles.