17 - Proyecto final: análisis exploratorio de datos empresa de telecomunicaciones - Parte 5: reporte final y recomendaciones
Lección 17 del curso Pandas Nivel Intermedio.
En la lección anterior realizamos el análisis exploratorio de los datos y por cada fase de análisis generamos unas breves observaciones.
En esta lección tomaremos cada una de estas observaciones y las sintetizaremos a manera de conclusiones como parte del reporte final que presentaríamos a los ejecutivos de la empresa.
Adicionalmente, a partir de estas conclusiones, generaremos un breve listado de recomendaciones acerca de aspectos y estrategias que consideramos podrían ser tomados en cuenta por parte de los ejecutivos de la empresa para la toma de decisiones con el fin de mejorar los servicios ofrecidos y las ganancias que se obtendrán a futuro.
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Muy bien, los resultados obtenidos en la fase de análisis exploratorio de los datos nos han permitido obtener una serie de conclusiones que nos permiten tener un claro panorama de lo que ha sucedido con la empresa NexaCom tras la implementación de la tecnología 5G.
Estas conclusiones y el listado de recomendaciones, obtenidos a partir de los datos, permitirán a los ejecutivos de la empresa tomar decisiones a corto plazo con el fin de mantener o incrementar las ganancias y mejorar los paquetes y servicios de telecomunicaciones ofrecidos a los usuarios.
Finalmente, sugiero complementar lo realizado en este proyecto considerando estos elementos:
- Incluir un análisis estadístico para determinar si las métricas antes y después de la implementación de la tecnología 5G tienen cambios estadísticamente significativos.
- Complementar el análisis exploratorio de datos combinando múltiples variables (como meses + antes/después + ciudades + variable numérica) y usando múltiples gráficas.
Cierre del curso
Muy bien, ¡te felicito por habel culminado este curso de “Pandas Nivel Intermedio”! donde en estas 17 lecciones prácticas hemos aprendido técnicas para la combinación de DataFrames, para la generación y procesamiento de agrupaciones (usando el método groupby()) y para la visualización de datos estructurados usando la librería Matplotlib, métodos propios de Pandas y la librería Seaborn.
Además, en el proyecto final hemos abordado un problema que comúnmente encontraremos en Ciencia de Datos y Machine Learning: el Análisis Exploratorio de Datos.
Y para realizar este análisis exploratorio hemos usado precisamente varias de las herramientas aprendidas en este curso y en el curso Pandas Nivel Básico.
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¡Te envío un saludo y nos vemos en el próximo curso!