Práctica universitariaEstadística para Data Science — Especialización en Data Science (URL), T1Proyecto en grupo

Laboratorios de estadística en R

Crédito, pronóstico de ventas, RRHH, préstamos, bicicletas, diamantes y seguros con tidyverse

Problema

Laboratorios guiados del curso de estadística, cada uno sobre un dataset de negocio.

Datos

Credit.csv, stores_sales_forecasting.csv, «Data RRHH - fuga empleados.csv», loan_data (1).csv, bike_buyers.csv, diamantes (1).csv, insurance (entreno/uso) y known_survival.csv.

Métodos

Carga y limpieza con tidyverse/janitor, exploración con skimr (labs 1–8)
Visualización con ggplot2 y plotly
Correlaciones con corrplot e imputación con mice (labs 5 y 6)

Herramientas

Rtidyverselubridatejanitorskimrmodelsummarymicecorrplotplotlyggthemes

Trabajo universitario; no se afirma autoría individual exclusiva.