🏪 Desafío: Análisis de Tiendas - Alura Store

🧭 Índice

• Título e imagen de portada
• Insignias
• Índice
• Descripción del proyecto
• Estado del proyecto
• Características de la aplicación y demostración
• Acceso al proyecto
• Tecnologías utilizadas
• Personas contribuyentes
• Personas desarrolladoras del proyecto
• Licencia
• Conclusión

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🖼️ Título e imagen de portada

Proyecto: Análisis de Tiendas - Alura Store
📊 Identificación de la tienda menos eficiente mediante análisis de datos y visualización.

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🏅 Insignias

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📘 Descripción del proyecto

¡Bienvenidos al primer desafío de análisis de datos!
Durante este proyecto, ayudarás al Sr. Juan a decidir qué tienda de su cadena Alura Store debería vender para iniciar un nuevo emprendimiento.

Analizarás información de ventas, rendimiento y reseñas de 4 tiendas con el objetivo de identificar la tienda menos eficiente y presentar una recomendación final basada en los datos.

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🧩 Características de la aplicación y demostración

• Carga y manipulación de datos en formato CSV usando Pandas.
• Visualización de resultados mediante Matplotlib y Seaborn.
• Análisis de métricas clave:
  • Ingresos totales y promedio por tienda.
  • Categorías de productos más vendidas.
  • Calificación media de los clientes.
  • Costo de envío promedio.
• Creación de mínimo tres tipos de gráficos diferentes:
  • Barras
  • Circular (pastel)
  • Dispersión (scatter)
  • Treemap (opcional para proporciones visuales)

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🔑 Acceso al proyecto

Puedes acceder al proyecto descargando el archivo .ipynb y ejecutándolo en Google Colab o Jupyter Notebook.