Ana Elizabeth Bustamante Serrano
¡Hola! Te doy la bienvenida a mi portafolio de proyectos de Análisis de Datos.
Analista Administrativa en transición a Data Analytics
Analizo información para explicar comportamientos y apoyar decisiones de negocio.
Sobre mí
Soy profesional en Administración de Negocios y Economía con experiencia en procesos administrativos y de recursos humanos, especialmente en nómina y control de información.
Actualmente me encuentro en formación en análisis de datos, aplicando SQL, Python, Excel y Power BI para limpiar datos, analizarlos y convertirlos en reportes claros orientados a negocio.
Me interesa desarrollarme en analítica operativa y People Analytics: comprender qué ocurre en los procesos y cómo mejorarlos a partir de información.
Habilidades técnicas
Lenguajes y consulta de datos
Python (pandas, limpieza y análisis exploratorio) · SQL (consultas, joins, agregaciones)
Análisis
Limpieza de datos · EDA · métricas de negocio · segmentación · validación de hipótesis
Visualización
Power BI · Matplotlib · Seaborn · Storytelling con datos
Herramientas
Excel · Git/GitHub · Jupyter Notebook
Habilidades analíticas
Pensamiento analítico · Resolución de problemas · Interpretación de resultados · Comunicación de hallazgos · Enfoque en negocio y procesos
Proyectos
Explorador interactivo de anuncios de vehículos usados
Aplicación interactiva para explorar patrones de precios y características de vehículos usados sin necesidad de conocimientos técnicos.
Problema
El mercado de autos usados contiene gran cantidad de anuncios con información dispersa, lo que dificulta identificar patrones de precio y características relevantes sin análisis manual.
Objetivo
Construir una herramienta visual que permita analizar y comprender los datos de forma intuitiva mediante filtros y visualizaciones dinámicas.
¿Qué hice?
- Limpieza y preparación de datos con Python y pandas
- Análisis exploratorio (EDA)
- Desarrollo de aplicación interactiva con Streamlit
- Visualizaciones dinámicas con Plotly
Ejemplos de análisis
El kilometraje presenta una distribución sesgada hacia valores bajos, concentrando la mayor cantidad de vehículos por debajo de 200.000 km.
La transmisión automática domina la mayoría de marcas, mientras la manual aparece en segmentos específicos del mercado.
Resultado
Herramienta que permite explorar datos, detectar patrones y comparar características de vehículos de manera visual e inmediata.
Aprendizaje
Transformar un dataset crudo en una herramienta usable para usuarios no técnicos, priorizando claridad y exploración autónoma.
Herramientas
Python · Pandas · Streamlit · Plotly
Impacto del clima en la duración de viajes en taxi (Chicago)
Análisis de datos para evaluar cómo las condiciones climáticas afectan la duración de los viajes hacia el aeropuerto O’Hare.
Problema
Las empresas de transporte necesitan estimar tiempos de llegada con precisión. Sin embargo, factores externos como la lluvia pueden alterar significativamente la duración de los viajes, afectando la experiencia del usuario y la logística operativa.
Objetivo
Determinar si los sábados lluviosos cambian estadísticamente la duración promedio de los viajes desde el Loop hasta el aeropuerto O’Hare.
¿Qué hice?
- Web scraping de registros climáticos
- Consultas SQL para integración de datos de viajes
- Análisis exploratorio en Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn)
- Prueba estadística (t-test independiente + prueba de Levene)
- Interpretación orientada a negocio
Resultado
Se encontró evidencia estadística significativa (p-value < 0.05) que indica que la lluvia aumenta la duración promedio de los viajes.
Valor para negocio
Permite:
- Ajustar ETAs en tiempo real
- Mejorar asignación de conductores
- Implementar precios dinámicos según clima
Aprendizaje
Integración de múltiples fuentes de datos y validación de hipótesis para transformar un problema operativo en una decisión basada en evidencia.
Herramientas
Python · SQL · Pandas · SciPy · Matplotlib · Jupyter · Web Scraping