Pregunta: ¿qué marcas, segmentos y meses concentran las ventas de autos, y qué tan estable es esa composición a lo largo del año?
Resultado en una frase: Toyota y Hyundai concentran la mayor parte de las ventas, con un pico marcado a mitad de año y el segmento Premium mostrando la mayor variabilidad — consolidado en un dashboard de 6 paneles.
Análisis exploratorio de datos (EDA) y visualización aplicado a un dataset de ventas de automóviles en Panamá. El objetivo es identificar patrones de mercado, estacionalidad y composición de ventas por marca y segmento de precio, comunicando los hallazgos a través de gráficos estadísticos y un dashboard consolidado.
Nota sobre los datos: el dataset utilizado es sintético (generado con fines de práctica) y no representa cifras reales de ventas del mercado automotriz panameño. El valor del proyecto está en las técnicas de análisis y visualización aplicadas, no en las cifras en sí.
- Comparación de ventas totales por marca y por modelo
- Evolución mensual de ventas y detección de estacionalidad
- Participación de mercado (market share) por marca y por segmento de precio
- Distribución de ventas por marca y por segmento (boxplot, violinplot)
- Relación entre precio y volumen de ventas (dispersión)
- Matriz de calor de ventas por marca y mes
- Composición trimestral de ventas por segmento (barras apiladas 100%)
- Dashboard final de 6 paneles con la vista consolidada del análisis
En el dataset simulado, Toyota y Hyundai concentran la mayor parte de las ventas totales, seguidas por Kia, mientras que el resto de las marcas representa una fracción menor. Las ventas muestran un pico marcado a mitad de año, seguido de una caída hacia el cierre. El segmento Premium presenta mayor variabilidad en unidades vendidas, mientras que el segmento Económico se mantiene más estable a lo largo del año.
- Python (pandas, NumPy)
- Matplotlib y Seaborn para visualización
- Jupyter Notebook
├── README.md
├── requirements.txt # Dependencias Python (pip install -r requirements.txt)
├── analisis_ventas_autos.ipynb # Notebook completo con el análisis
├── ventas_autos_panama_2025_clean.csv # Dataset limpio usado en el análisis
├── dashboard_ventas_2025.png # Dashboard final (6 paneles)
├── graf_heatmap.png # Mapa de calor: ventas por marca y mes
└── graf_*.png # Resto de gráficos individuales del análisis