Descripción del Proyecto Este proyecto tiene como objetivo realizar un análisis exhaustivo de datos cinematográficos utilizando la base de datos netflix.db y el archivo CSV oscar.csv. El conjunto de datos resultante ofrece información detallada sobre películas, series, directores, premiaciones, puntuaciones, ratings, duración, entre otros aspectos relevantes.
Herramientas Utilizadas Lenguaje de Programación: Python Entorno de Desarrollo: Jupyter Notebook Bases de Datos: netflix.db: Base de datos SQLite que contiene información detallada sobre películas y series de Netflix. oscar.csv: Archivo CSV que proporciona datos relacionados con premiaciones y reconocimientos, especialmente los premios Oscar. Librerías Python: Pandas: Para manipulación y análisis de datos. SQLite3: Para interactuar con la base de datos SQLite. Matplotlib y Seaborn: Para visualización Otros módulos relevantes para visualización y estadísticas. Looker Studio / Tableau: Utilizado para la creación de dashboards interactivos que permiten una exploración intuitiva de los resultados del análisis.
Estructura del Repositorio notebooks/: Contiene el Jupyter Notebook principal donde se realizó el análisis de datos y los demás para carga y preparación de datos. data/: Almacena los conjuntos de datos utilizados en el proyecto. output/: Carpeta que contiene los resultados generados durante el análisis, como archivos CSV, gráficos y visualizaciones. dashboard/: Contiene archivos relacionados con el dashboard creado en Looker Studio. LICENSE: Archivo que especifica los términos de licencia del proyecto.
Instrucciones de Uso Clona el repositorio en tu máquina local:
git clone https://github.com/campospluiza/Codo_a_codo_TP.git
Abre el Jupyter Notebook principal (analisis_visualizacion.ipynb) para revisar el código y los resultados del análisis.
Explora la carpeta dashboard/ para acceder al dashboard interactivo generado con Looker Studio.
Consulta la documentación en docs/ para obtener información detallada sobre la estructura del proyecto y cualquier configuración adicional.
Resultados y Conclusiones Este proyecto proporciona insights valiosos sobre la industria cinematográfica, destacando tendencias, patrones y relaciones interesantes entre diferentes variables. Los resultados se presentan de manera clara y visual en el Jupyter Notebook y el dashboard interactivo.
¡Esperamos que este análisis sea informativo y sirva como referencia para futuras investigaciones en el fascinante mundo del cine!