Análisis de Ventas & Evaluación de Visualización de Datos
Pipeline analítico y procesamiento de grandes volúmenes de datos transaccionales con Polars y Pandas
[STACK_TECNOLÓGICO]
PythonPolarsPandasMatplotlibSeabornJupyter Notebook
[DOMINIO_Y_TAGS]
Data ScienceBusiness IntelligencePolarsPython
[RESULTADOS_CLAVE_VERIFICADOS]
- [OK]Procesamiento de datasets transaccionales de alto volumen
- [OK]Benchmarks comparativos de rendimiento entre Polars y Pandas
- [OK]Generación de tableros de métricas y detección de anomalías
Visión General
Proyecto de ingeniería de datos enfocado en la limpieza, transformación analítica y modelado de datos de ventas de comercio electrónico. Se desarrollaron pipelines de análisis para evaluar patrones temporales de compra, distribución de ingresos por categoría de producto y retención de cohortes de clientes.
Comparativa Técnica: Polars vs Pandas
Uno de los principales hitos del proyecto consistió en refactorizar las transformaciones analíticas iniciales desde Pandas hacia Polars:
- Procesamiento Multihilo: Polars aprovecha automáticamente todos los núcleos de la CPU gracias a su motor subyacente en Rust.
- Evaluación Perezosa (Lazy Execution): Uso del
LazyFramepara optimizar automáticamente el grafo de consultas (query execution plan) antes de materializar los datos en memoria. - Reducción de Tiempo de Ejecución: Las operaciones de agregación y agrupación sobre millones de registros redujeron su tiempo de procesamiento en más de un 65%.
Entregables del Análisis
- Matrices de correlación y visualización de estacionalidad mensual.
- Segmentación de clientes mediante análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary).
- Pipelines reproducibles exportables a scripts de producción para reporting automatizado.