📊 Análisis de Negocio: Conversiones y Pruebas A/B

Este proyecto realiza un análisis completo de datos de eventos de usuarios para evaluar conversiones y pruebas A/B.
Incluye desde la carga y limpieza de datos hasta la aplicación de pruebas estadísticas para validar hipótesis.

📂 Estructura del proyecto

• Parte 1: Importación y limpieza de datos
  • Conversión de formatos de fecha
  • Creación de columnas derivadas
• Parte 2: Análisis exploratorio
  • Conteo de eventos y usuarios únicos
  • Promedio de eventos por usuario
  • Rango de fechas de los datos
• Parte 3: Visualización
  • Histogramas de frecuencia de eventos
• Parte 4: Pruebas A/B
  • Prueba de hipótesis con proportions_ztest

🛠️ Requisitos

Este proyecto está desarrollado en Python 3.x y utiliza las siguientes librerías:

pandas
matplotlib
statsmodels

Puedes instalarlas con:

pip install pandas matplotlib statsmodels

🚀 Uso

• Clona este repositorio o descarga el notebook.

• Asegúrate de tener los datos (logs_exp_us.csv) en la carpeta de trabajo.

• Ejecuta el notebook proyecto.ipynb paso a paso.

Ejemplo para ejecutar:

jupyter notebook proyecto.ipynb

📈 Resultados esperados

Estadísticas descriptivas del comportamiento de los usuarios.

Gráficos de distribución de eventos en el tiempo.

Validación estadística de diferencias entre grupos A/B.

📜 Licencia

Este proyecto se distribuye bajo la licencia MIT. Puedes usarlo, modificarlo y compartirlo libremente.