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análisis de datos avanzado utilizando Python

Primary LanguagePython

Advanced Data Analysis

Este proyecto realiza un analisis de datos avanzado utilizando Python, numpy, pandas y matplotlib, extrayendo información de una base de datos MySQL.

Requisitos

Para ejecutar este programa, necesitarás:

  • Python 3.x: Asegúrate de tener Python 3 instalado en tu sistema.
  • mysql-connector-python: Librería para conectar Python con MySQL.
  • pandas: Librería para la manipulación y análisis de datos.
  • numpy: Librería para operaciones matemáticas y estadísticas.
  • matplotlib: Librería para la creación de gráficos.
  • MySQL: Un servidor de base de datos MySQL en funcionaminto.

Instalación

  1. Clonar el repositorio

Clona este repositorio en tu máquina local utilizando Git:

  https://github.com/wiclok/advanced-data-analysis.git
  1. Instalar Dependencias

Navega al directorio del proyecto y crea un entorno virtual (opcional pero recomendado):

cd advanced-data-analysis
python -m venv venv
source venv/bin/activate

Luego, instala las dependencias necesarias:

pip install mysql-connector-python pandas numpy matplotlib

Configuración

conn = mysql.connector.connect(
    host="tu_host",  # Por lo general, 'localhost'
    user="tu_usuario",
    password="tu_contraseña"
)

Asegúrate de reemplazar "tu_host", "tu_usuario" y "tu_contraseña" con los valores correspondientes para tu base de datos MySQL.

Uso

  1. Ejecutar el Script

Con el entorno virtual activado (si lo estás usando), ejecuta el script principal:

python main.py

El script realizará las siguientes acciones:

  • Conexión a MySQL: Verifica si la conexión a la base de datos es exitosa.
  • Creación de Base de Datos y Tabla: Crea la base de datos CompanyData y la tabla EmployeePerformance si no existen.
  • Población de Datos: Inserta datos ficticios en la tabla.
  • Extracción de Datos: Extrae los datos de la tabla a un DataFrame de pandas.
  • Análisis de Datos: Calcula estadísticas y correlaciones.
  • Visualización de Datos: Genera gráficos para visualizar los datos.
  1. Ver resultados

Después de ejecutar el script, revisa la salida en la consola para ver las estadísticas calculadas y las correlaciones. También se generarán gráficos que se mostrarán en ventanas emergentes.