Programación y Arquitectura de Sistemas

ASCT806 - Programación y Arquitectura de Sistemas

Evaluación Sumativa 3

DESAFÍO 1

Objetivo: Usar la librería pandas de Python para poder analizar uno más sets de datos de gran tamaño.

Formato: 

● Este trabajo debe realizarse en grupos de 2, 3 o 4 personas a inscribirse en Canvas

● Se debe subir un informe de máximo 10 páginas (sin contar la portada, índice ni anexos). Las secciones de Introducción, Desarrollo y Conclusión, además del Resumen Ejecutivo, deben tener letra Arial tamaño 10 e interlineado 1.5, además de estar justificadas.

● El informe debe incluir una portada, índice, resumen ejecutivo y numeración de páginas.

● Puede incluir anexos de considerarlo necesario.

● Debe además incluir el código donde hizo los análisis (archivo .py), o el link al replit, al subir el informe.

Descripción general: En este mini-proyecto, deberán analizar un set de datos según los contenidos enseñados de la librería pandas de Python. Para esto, este enunciado describirá los sets de datos, les pedirá algunos análisis específicos, y les dará indicaciones de cómo estructurar su informe.

Descripción de los datos: Usted recibirá dos sets de datos: financial_transactions.csv y card_info.csv. A continuación se describirá cada uno:

● financial_transactions.csv: Set de datos con las transferencias de una tienda de retail que compra y vende productos. Cada transacción está asociada a un cliente (mediante el customer_id). Contiene las siguientes columnas:

○ transaction_id: Un identificador único para cada transacción. Esto sería útil para referenciar transacciones individuales.

○ transaction_date: Fecha en la que se realizó la transacción.

○ transaction_amount: Monto de cada transacción. El monto está en dólares americanos.

○ customer_id: Un identificador único para cada cliente. Puede haber más de una transacción asociado al mismo cliente.

○ customer_name: El nombre del cliente que realizó la transacción.

○ transaction_type: El tipo de transacción. Los posibles valores en este set de datos son 'Compra', 'Venta', 'Devolución', 'Transferencia'.

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● card_info.csv: Contiene la lista de todos los clientes de la tienda de retail y el tipo de tarjetas que tienen (Visa o Mastercard). Contiene solo dos columnas:

○ customer_id: Un identificador único para cada cliente. En este set de datos, cada cliente aparece solo una vez.

○ card: Puede ser Visa o Mastercard (solo estos valores).

Puede encontrar los datos en este link: 

LINK 

Análisis específicos: 

1. Cargue el set de datos “financial_transactions.csv” a pandas como un DataFrame. 2. Imprima el Data Frame y los nombres de las columnas con sus tipos.

3. Muestre los estadísticos descriptivos para la columna “transaction_amount”. 4. Separe la columna “transaction_date” en 3 columnas “transaction_year”, “transaction_month” y “transaction_day”.

5. Cree un archivo csv de nombre “2023_transactions.csv” con las transacciones solo del año 2023.

6. Muestre el nombre del cliente con el monto más bajo en transacciones.

7. Muestre el nombre del cliente con el monto más alto en transacciones.

8. Muestre la media, mínimo y máximo del monto de los 4 tipos de transferencia (hint: puede ocupar una pivot table).

9. Haga un merge con los datos de card_info.csv, agregando la columna “card_type” al data frame.

10. Muestre la media, mínimo y máximo del monto de los 2 tipos de tarjeta de crédito, Visa y Mastercard (hint: puede ocupar una pivot table). Debe agregar como dato secundario (hint 2: columnas de la pivot table) el tipo de transacción.

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