Este proyecto presenta un flujo de trabajo completo de Ciencia de Datos aplicado al mercado inmobiliario, abarcando desde la curaduría técnica de datos hasta la implementación de modelos de regresión avanzados en R.

El presente trabajo analiza el comportamiento de compra de los clientes de una empresa del sector food retail a partir de un conjunto de datos que simula interacciones reales de consumidores con distintos productos y canales de venta. Esto se logra mediante la aplicación de técnicas de Regresión Lineal Clásica y Regresión Cuantílica.

Informe Ejecutivo: Análisis Estratégico y Modelación de Bienes Raíces (C&A) - Gustavo Puerta

Actividad de apartamentos vs casas

Visualisasi data penjualan game

Desarrollo de actividad Caso C&A

R markdown

This report documents the cleaning and preparation of six relational CSV tables sourced from the Global Civil Aviation Disruption 2026 dataset (Kaggle). The dataset captures the aviation impact of the March 2026 Iran-US conflict, covering airspace closures, flight cancellations, reroutes, airport disruptions, airline financial losses, and conflict events across 25+ countries. Tables were joined using IATA codes, airline names, and country fields after standardizing inconsistent formats, extracting embedded identifiers, correcting typos, engineering datetime columns, and flagging data quality issues.

ASSIGNMENT 8-2