Analisis de Mineria de Datos con Diferentes ejemplos reales

Puedes leer la explicación a detalle del código usado en este repositorio en mi Notion: https://oscarmolina.notion.site/Miner-a-de-Datos-2647c9c9fb1780b6b058d82151099e68

Encontrarás código de ejemplo de diferentes casos reales y documentación del código generado paso a paso, la explicación a fondo en mi notion te ayudará a entender el objetivo.

🛒 Market Basket Analysis con Apriori

Este proyecto implementa un "análisis de canasta de mercado" (Market Basket Analysis) utilizando el algoritmo "Apriori" en Python.
El objetivo es descubrir "reglas de asociación" entre productos a partir de transacciones simuladas, ayudando a encontrar patrones de compra que puedan usarse en estrategias de marketing, promociones o diseño de tiendas, de esta manera podremos personalizar combos y estrategias personalizadas.

👥 Customer Segmentation

Este proyecto implementa un "análisis de segmentación de clientes" (Customer Segmentation) utilizando el análisis RFM y el algoritmo de clustering K-Means en Python. El objetivo es descubrir "grupos de clientes" con comportamientos de compra similares (recencia, frecuencia y valor monetario). Esta segmentación ayuda a crear estrategias de marketing personalizadas, mejorar la retención de clientes y optimizar las campañas de ventas.

⚙️ Tecnologías usadas

- Python 3.x
- [Pandas](https://pandas.pydata.org/)
- [mlxtend](http://rasbt.github.io/mlxtend/) (para "apriori" y "association_rules")
- Matplotlib
- Seaborn

🚀 Ejecución

#clonar este repositorio
git clone https://github.com/oscarMolina1523/DataAnalysis.git

#entrar a la carpeta
cd DataAnalysis

#instalar dependencias 
pip install -r requirements.txt

#correr el archivo de Market Basket
python -m market_basket_analysis.market_main

✨ Autor

Desarrollado por Oscar Molina
💼 Desarrollador Web
GitHub: @oscarMolina1523
linkedin: https://www.linkedin.com/in/oscar-molina-916195309