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📊 Cómo Analicé 10 Años de Divorcios en México con Python ¡Y cómo puedes hacerlo tú!

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 ¿Alguna vez te has preguntado qué estados de México tienen las tasas de divorcio más altas? Como analista de datos, decidí sumergirme en los microdatos del INEGI y los resultados son fascinantes. En este post, te muestro cómo logré consolidar más de 9 datasets complejos, normalizar la información por cada 1,000 habitantes y crear un Mapa Interactivo Profesional que permite explorar los datos con un solo clic. ¿Qué aprenderás con este proyecto? Consolidación Masiva: Cómo leer múltiples archivos CSV de una carpeta automáticamente. Limpieza de Datos Reales: Solución definitiva a errores de codificación (UTF-8 vs Latin1) y cruce de catálogos del INEGI. Visualización Geoespacial: Uso de Folium para crear mapas de calor (Choropleth) con popups interactivos. ¿Quieres ahorrarte horas de depuración y código? He preparado este Jupyter Notebook profesional , totalmente documentado y listo para ejecutar. Es ideal para estudiantes de ciencia de datos, periodistas o curiosos de la estadíst...

Minería de datos ejemplo de Spotify

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En estos días pasados he visto publicaciones de los artistas mostrando cuantas canciones, cuantas horas, cuantos usuarios y en cuantos países los han escuchado, yo creo que ustedes también han visto imágenes como esta: Cuando yo las veo que detrás hay un equipo de Tecnologías de la Información y Mercadotecnia que están haciendo Minería de datos que es el tema del post de hoy.  La minería de datos es el nombre que se le da al proceso de: Definir que datos se quieren conocer y almacenar  Consolidar información en una base de datos Después generar los querys o consultas para extraer la información  Presentar información en un reporte o template para toma de decisiones o estrategias de negocio  Sigamos con el ejemplo de Spotify, ellos tienen los datos de sus usuarios como son:correo, edad, género, país, nuestras listas de  reproducción Pensemos en una base de datos y les dejo que me imagino yo en un diagra...

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