En este trabajo final de materia, se planteó hacer un análisis de PCA (Principal Component Analysis) de manera manual (calculando los autovectores de la matriz de covarianza), para complementar un análisis exploratorio sobre un dataset de aplicaciones pagas de Play Store. Además, se comparan los resultados con el procesamiento hecho en scikit-learn, y se verifica que el resultado es el mismo.
Se concluye que las dos componentes principales representan, por un lado si el juego fue exitoso o no. Y por el otro, su relación calidad/precio:
Visualización final:
