Desafío: ¡hora de la práctica!

Hola, Andrés, espero que estés bien

Parece que estás trabajando en la exploración de un conjunto de datos y buscando inconsistencias. Vamos a analizar lo que has encontrado hasta ahora:

1. Datos faltantes:

   • En la columna ventas_por_dia, solo hay un valor no nulo, lo que indica que la mayoría de los datos están ausentes.
   • La columna tamano_tienda también tiene algunos valores faltantes (878 de 898 entradas).

2. Estadísticas descriptivas:

   • La media y los valores de las columnas numéricas (ventas_tienda, cliente_por_dia, items_disponibles) parecen razonables, pero deberías investigar más sobre el único valor de ventas_por_dia.

3. Tipos de datos:

   • Verifica si los tipos de datos son correctos para el análisis que deseas realizar. Por ejemplo, tamano_tienda está como object, lo cual es correcto si es una categoría.

Recomendaciones:

• Manejo de datos faltantes: Considera cómo tratar los valores ausentes. Podrías eliminar filas con datos ausentes o imputar valores basados en la media, mediana, etc.

• Duplicados: Asegúrate de que no haya filas duplicadas con data_final2.duplicated().sum().

• Análisis de outliers: Revisa si hay valores atípicos que podrían distorsionar el análisis.

Espero que estas sugerencias te ayuden a avanzar en tu análisis. ¡Bons estudios!