README - Manual de Ejecución del Código de Limpieza de Datos

Este README contiene los pasos para correr el código de limpieza de datos utilizado para el conjunto de datos bike_buyers.csv. Este proceso realiza una limpieza al manejar valores faltantes, corregir datos erróneos, y estandarizar y normalizar valores.

Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener instalados los siguientes paquetes de Python:

• pandas - Para la manipulación y análisis de datos
• matplotlib y seaborn - Para la visualización de gráficos y distribución de datos

Pasos para Ejecutar el Código

Clonar o descargar el repositorio en tu máquina:

git clone https://github.com/yaelgl/SemanaTecA01750911.git

Asegúrate de que el archivo bike_buyers.csv esté en la carpeta

Ejecutar el script de limpieza de datos

• Tratamiento de valores faltantes.
• Conversión de tipos de datos incorrectos.
• Eliminación de duplicados.
• Detección y tratamiento de valores atípicos.
• Estandarización de valores categóricos.

Verificar los resultados: Una vez completado el proceso, revisa el conjunto de datos limpio y listo para el análisis.