texto de un sitio web o documento PDF.
2. Analiza y procesa grandes cantidades de datos para encontrar patrones o tendencias.
3. Clasifica y organiza información para facilitar su búsqueda y recuperación.
4. Transforma datos desorganizados en formatos legibles y estructurados.
5. Identifica y elimina información irrelevante o duplicada.
6. Normaliza datos para que cumplan con ciertos estándares o formatos.
7. Utiliza herramientas y software especializados para llevar a cabo la limpieza de datos.
8. Verifica la precisión y consistencia de los datos para garantizar su fiabilidad. dataset de ventas de una tienda en línea.
2. Realiza un análisis exploratorio de los datos para identificar patrones, tendencias y posibles relaciones entre las variables.
3. Crea visualizaciones como gráficos de barras, diagramas de dispersión o mapas de calor para visualizar los datos de manera más clara.
4. Aplica técnicas estadísticas como regresión lineal, análisis de varianza o clustering para obtener insights más profundos sobre el comportamiento de las ventas.
5. Utiliza herramientas como Python, R o Excel para llevar a cabo el análisis de datos de manera efectiva.
6. Elabora un informe con los hallazgos y recomendaciones basadas en el análisis realizado, para ayudar a la empresa a mejorar su estrategia de ventas.
