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Visualización de datos

Una vez que contamos con el DataFrame completo y unificado, el siguiente paso fue analizar la base de datos con el objetivo de identificar posibles problemáticas o patrones que pudieran explorarse en profundidad. Para ello, vinculamos distintas columnas del conjunto de datos que, al ser observadas en conjunto, podían revelar situaciones relevantes o relaciones significativas.

A partir de este análisis inicial, se generaron 3 diversas visualizaciones utilizando las librerías Pygwalker, Bokeh y Matplotlib, que nos permitieron representar gráficamente la información y facilitar la interpretación de los resultados.

Caso Práctico 1

  • En el sector hotelero, las cancelaciones afectan directamente la planificación y los ingresos. Identificar qué tipo de cliente cancela con mayor frecuencia permite anticipar comportamientos y optimizar estrategias. Este análisis busca revelar patrones de cancelación según el tipo de cliente.

X: customer_type

Y: is_canceled

Gráfico: Bar Chart

Cliente_propenso_a_cancelar

Gráfico utilizando la librería Pygwalker

bok1

Gráfico utilizando la librería Bokeh

mat1

Gráfico utilizando la librería Matplotlib

Caso Práctico 2

  • Cada segmento de mercado se comporta de forma diferente al reservar en un hotel. Algunos cancelan más seguido que otros, lo que genera incertidumbre y pérdidas. Con este análisis buscamos descubrir qué tipo de cliente es el más inestable al momento de cancelar.

X: market_segment

Y: is_canceled

Gráfico: Bar Chart

Mercado_inestable

Gráfico utilizando la librería Pygwalker

bok2

Gráfico utilizando la librería Bokeh

mat2

Gráfico utilizando la librería Matplotlib

Caso Práctico 3

  • No todos los clientes dejan los mismos ingresos ni muestran el mismo compromiso con su reserva. Algunos pagan más y cancelan menos, lo que los vuelve ideales para el negocio. Este análisis busca identificar ese perfil rentable y confiable para enfocar mejor las campañas.

X: customer_type

Y: adr

Gráfico: Bar Chart

Color: is_canceled

Cliente_que_paga_mas

Gráfico utilizando la librería Pygwalker

bok3

Gráfico utilizando la librería Bokeh

mat3

Gráfico utilizando la librería Matplotlib