Proyecto Grupal de   
Fecha de realización: desde el 21-nov-23 al 08-dic-2023
Integrantes: Daniel Suarez, Francisco Delas, José Miguel Orejarena, Eduardo Bursese

Los integrantes arriba mencionados, forman parte de una consultora que brinda el servicio de asesoramiento a grupos de inversores que desean expandirse o iniciar nuevas inversiones. Este proyecto, recoge los datos existentes en Google Maps y Yelp respecto de los negocios tales como restaurantes, hoteles y servicios entre otros, y realiza una recopilación y análisis para asesorar a un cliente externo respecto a su decisión de invertir en estos mercados.

Generales: Realizar un reporte final que desemboque en un sistema de cálculo de posibilidad de éxito respecto al emplazamiento de nuevos locales.

Específicos:

1. Confeccionar un dashboard en base a los KPIs seleccionados.
2. Hacer uso de los servicios cloud de Google para mayor eficiencia de los procesos internos.
3. Disponibilizar de manera diversa la extracción de los datos.

• El Product Owner es nuestro cliente, el cual es integrante de un conglomerado de empresas de restaurantes y afines, con la idea de expansión en el mercado gastronómico.

                                  

                        

• Basaremos el desarrollo para la zona sur de EEUU siendo la misma la solicitada por nuestro cliente, incluyendo los condados de: California, Arizona, Nuevo Mexico, Texas, Louisiana, Oklahoma, Arkansas, Mississipi, Alabama, Georgia, Florida, Tennessee, Carolina del Sur y del Norte.
• El rubro de interés del cliente es el de restaurantes.
• El período de tiempo considerado es a partir del año 2016 hasta la fecha.

1. Índice de Satisfacción del Cliente (CSI - Customer Satisfaction Index): Obtener un rating promedio mayor al de la media de los últimos 3 meses de la misma categoría en el Estado correspondiente.
2. Mayor concurrencia: Obtener una concurrencia promedio MAYOR al de la media de los últimos 3 meses de la misma categoría y en el estado correspondiente.
3. Sin reseñas de 0 estrellas: Alcanzar no obtener ninguna reseña de 0 (cero) estrellas en los primeros 3 meses.

1. Reuniones 'Pre-daily' donde se habla de los avances individuales.
2. Daily con 🌟Facundo🌟.
3. Reuniones 'Post-daily' para distribuir temas individuales en base a lo completado y a las actividades faltantes.
4. Trabajo individual donde cada quien con su propia gestion del tiempo desarrolla sus respectivos deberes.

La tabla 'maestro-diponible' es la final, unificada y depurada donde basamos principalmente los datos mostrados y analizados por el dashboard y el modelo de ML, la cual se armó en base a la tabla dimensional 'sitios' y de la tabla de hecho 'reviews', y cuenta con las siguientes columnas:

• state: contiene el estado donde se encuentra el restaurant, ejemplo 'Georgia'.
• mane_y: indica el nombre del restaurant, ejemplo 'Krispy Kreme'.
• category: tiene las categorias que es catalogada dentro del rubro comida. Puede tener mas de una categoría, ejemplo 'Donut shop'.
• gmap_id: es el id de Google Maps para la locación del establecimiento, ejemplo '0x88fba15053b7f129:0x89110fa293e93a76'.
• latitude y longitude: contiene las coordenadas goegráficas del lugar, ejemplo '32.1346497 y 81.2432264'.
• time: tiene los datos temporales de los reviews (ejemplo: 2019-09-29T16:03:26.972000).
• rating: contiene la calificación otorgada por el usuario. Los valores van de 1 al 5.
• sentiment: indica el análisis de sentimiento luego de haber ejecutado la librería "textblob" a la columna 'text' de la tabla 'maestro-reviews-sitios' la cual es una tabla temporal intermediaria de trabajo, los valores son 0=negativo, 1=neutral y 2= positivo.
• resp: tiene el valor 0 si el establecimiento no dio respuesta al review del usuario, y 1 si respondió al mismo.
• avg_rating: contiene un valor decimal de un dígito y señala el promedio de las calificaciones, el rango de valores van de 1.0 a 5.0, ejemplo '4.7'.
• num_of_reviews: indica la cantidad de reviews que ha recibido el local por parte de usuarios desde su apertura, ejemplo '2455'.
• Service0, Service1 y Service2: indican los servicos extras que el usuario puede encontrar en el lugar de comidas, ejemplo 'Curbside pickup, In-store pickup, In-store shopping'. Puede contener celdas con 'No' indicando que no se dispone de información al respecto.
• Accessibility0: indica si el establecimiento tiene algún facility que ayude a la accesibilidad dentro del establecimiento, ejemplo 'Wheelchair accessible entrance'. Puede contener celdas con 'No' indicando que no se dispone de información al respecto.
• Offerings0, Offerings1, Offerings2: contiene el detalle de disponibilidad de servicios extras, ejemplo 'Coffe, Wi-Fi, Organic products'. Puede contener celdas con 'No' indicando que no se dispone de información al respecto.
• Amenities0: tiene la información respecto a la existencia de comodidades extras, ejemplo 'Public restroom'. Puede contener celdas con 'No' indicando que no se dispone de información al respecto.
• Atmosphere0: señala el tipo de ambiente que es de esperarse en el restaurant, ejemplo 'Casual'. Puede contener celdas con 'No' indicando que no se dispone de información al respecto.
• Crowd0: tiene el tipo de personas que lo frecuentan, ejemplo 'Family friendly'. Puede contener celdas con 'No' indicando que no se dispone de información al respecto.

El flujo que siguen los datos es el indicado por el siguiente esquema:

• El archivo 'ETL_PFH_Carga_de_archivos_a_Storage.ipynb' es el codigo vivo implementado posterior a una funcion dentro de cloud para la carga autómatica incremental ante el ingreso de un nuevo dataset dentro de un bucket especifico en GCP Storage. En caso de existir la tabla debido a una carga previa tan solo concatena los nuevos datos, y en caso de no existir la tabla la crea.

• Los siguientes códigos completan las operaciones de ETL y EDA respectivamente para unos datos limpios y coherentes:

  • EDA_y_ML_PFH_1_1_modelos_de_arbol_y_random forest.ipynb
  • ETL_PFH_metadata-sitios_Google.ipynb
  • ETL_PFH_reviews-estados_Google_validacion.ipynb
  • ETL_PFH_unificado_maestro-disponible.ipynb