Análisis de Datos de Eventos Deportivos 🏟️📊

Este proyecto es parte de un reto promovido por CertDevs, donde se aplican técnicas de análisis de datos utilizando Python y la librería Pandas para procesar y analizar datos de eventos deportivos, aficionados y promociones publicitarias.

El objetivo es extraer insights clave que ayuden a mejorar la planificación de futuros eventos y las estrategias promocionales.

Descripción 📄

La empresa ha recopilado datos de:

• Eventos deportivos: nombre, fecha, ubicación, asistentes.
• Aficionados: edad, género, lugar de residencia.
• Promociones publicitarias: medio publicitario, presupuesto y duración.

El análisis se centra en responder preguntas de negocio clave, como:

1. ¿Cuál es el evento con mayor asistencia total?
2. ¿Cuál es el rango de edad que asiste más frecuentemente a los eventos?
3. ¿Qué medio publicitario ha generado mayor impacto en términos de asistencia?
4. ¿Cuál es la ubicación de residencia que más aficionados aporta?

Funcionalidades 🔧

• Limpieza de datos y combinación de DataFrames con Pandas.
• Análisis del evento con mayor asistencia.
• Identificación del medio publicitario más efectivo.
• Visualizaciones con matplotlib y seaborn.

Instalación y Uso 🚀

Para ejecutar el proyecto en tu máquina local, sigue estos pasos:

1. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/ea-analisisdatos/analisisdatoseventosdeportivos.git

2. Instala las dependencias requeridas:

   pip install -r requirements.txt

3. Ejecuta el script principal:

   python analisis_eventos.py

Dataset 📊

El proyecto utiliza tres archivos CSV:

• eventos.csv: datos de eventos deportivos (nombre, asistentes, etc.).
• aficionados.csv: datos de los aficionados (edad, género, ubicación).
• promociones.csv: información de promociones publicitarias (medio, presupuesto, fechas).

Resultados 🔍

Algunos de los análisis incluyen:

• Evento con mayor asistencia total.
• Rango de edad más frecuente en los eventos.
• Impacto de los medios publicitarios sobre la asistencia.
• Ubicación que más aficionados aporta.

Todos los resultados están almacenados en el archivo reporte_eventos.csv.

Visualizaciones 📈

El proyecto genera varias visualizaciones:

1. Top 5 eventos con mayor asistencia.
2. Frecuencia de asistencia por rango de edad.
3. Impacto de los medios publicitarios.

Puedes ver algunos ejemplos a continuación:

Gráfica 1: Top 5 eventos con mayor asistencia

Gráfica 2: Frecuencia de asistencia por rango de edad

Gráfica 3: Impacto de los medios publicitarios

Exportación de Resultados

El archivo resultante con los análisis se exporta como reporte_eventos.csv y contiene:

• Nombre del Evento
• Asistentes Totales
• Ubicación de Residencia
• Medio Publicitario
• ID de la Promoción
• Impacto de la Promoción
• Presupuesto de la Promoción
• Fecha de Inicio de la Promoción
• Fecha de Fin de la Promoción

Contribuciones 🤝

Las contribuciones son bienvenidas. Si tienes sugerencias o encuentras algún error, no dudes en crear un issue o pull request en el repositorio.

Autor ✍️

Erika Alvares
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Este proyecto forma parte del reto en CertDevs, una plataforma de formación en informática creada por Alan Sastre.

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Tecnologías utilizadas:

• Python
• Pandas
• Matplotlib
• Seaborn

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Notas adicionales:

• Para evitar confusiones con promociones duplicadas, el archivo final incluye columnas adicionales para las fechas de inicio y fin de la promoción, y el ID de la misma.

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