📊 Proyecto de Análisis de Datos

## 📌 ¿De qué trata este proyecto?
Este proyecto analiza un conjunto de datos para entender qué está pasando y obtener información útil.

El objetivo principal es:
- Verificar que los datos tengan sentido
- Identificar patrones útiles
- Construir un modelo que entregue resultados razonables y confiables

El enfoque está en la **claridad y la confiabilidad**, no solo en hacer que el modelo funcione.

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## 🧩 El problema
Los datos del mundo real suelen ser desordenados.

Antes de intentar predecir algo, es importante revisar:
- Si los datos parecen realistas
- Si existen valores faltantes o incorrectos
- Si las comparaciones son justas

Este proyecto se enfoca en responder estas preguntas **antes** de pasar al modelado.

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## 🛠️ Herramientas utilizadas
- Python
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Scikit-learn
- Jupyter Notebook

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## 📂 Sobre los datos
El conjunto de datos contiene mediciones recolectadas de un sistema o proceso real.

Cada fila representa una observación y cada columna representa un valor diferente que puede ser analizado o utilizado para predicción.

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## ⚙️ Cómo se realiza el trabajo

### 1) Exploración de datos
- Revisar gráficos y resúmenes básicos
- Entender rangos, tendencias y valores inusuales

### 2) Limpieza de datos
- Corregir o eliminar datos incorrectos
- Manejar valores faltantes
- Preparar los datos para el análisis

### 3) Creación de variables útiles
- Combinar o transformar columnas cuando sea necesario
- Enfocarse en variables que tengan sentido lógico

### 4) Construcción del modelo
- Entrenar un modelo con parte de los datos
- Probar el modelo con datos que no ha visto antes

### 5) Revisión de resultados
- Medir el desempeño del modelo
- Verificar que los resultados sean consistentes y razonables

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## 📈 Resultados
Los resultados muestran:
- Qué tan bien el modelo realiza predicciones
- En qué casos funciona mejor
- En qué situaciones presenta dificultades

El objetivo es **entender el comportamiento**, no alcanzar la perfección.

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## 🎯 Conclusiones clave
- La calidad de los datos es más importante que la complejidad del modelo
- La lógica simple suele funcionar mejor
- Revisar supuestos desde el inicio ahorra tiempo
- Este proceso puede reutilizarse en muchos proyectos

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## 🧠 Por qué uso este formato de README
- Es fácil de entender para cualquier persona
- Explica el *por qué* y no solo el *qué*
- Mantiene el proyecto ordenado
- Funciona tanto para principiantes como para personas con experiencia