Objetivo: Aplicar las herramientas básicas de estadística descriptiva para analizar e interpretar datos cuantitativos y cualitativos.

Instrucciones:

1. Contexto y Recopilación de Datos
   • Escenario: Imagina que eres un analista de datos de una empresa de retail que quiere mejorar su conocimiento sobre las preferencias y comportamientos de compra de sus clientes.
   • Recolección de datos: Te han proporcionado una muestra de datos sobre el gasto semanal de clientes en diversas categorías de productos, así como variables como la edad, género y frecuencia de visitas a la tienda.
   • Variables de análisis:
     • Edad del cliente
     • Género
     • Gasto semanal promedio
     • Categoría de producto más comprada
     • Frecuencia de visitas (semanal, quincenal, mensual)
   Pide a tus estudiantes que organicen los datos en una tabla en Excel.
2. Medidas de Tendencia Central
   • Calcula la media, mediana y moda para las variables numéricas (como la edad y el gasto semanal promedio).
   • Interpretación: Explica el significado de cada medida para estas variables. ¿Qué dicen estos valores sobre el grupo de clientes?
3. Medidas de Dispersión
   • Calcula el rango, varianza y desviación estándar del gasto semanal promedio.
   • Analiza si los gastos varían mucho entre los clientes, o si tienden a ser similares.
4. Distribución de Frecuencias y Gráficos
   • Organiza la variable edad en intervalos de clase y construye una tabla de frecuencias.
   • Representa gráficamente la distribución de la edad (histograma).
   • Realiza gráficos de barras para la categoría de producto más comprada y el género de los clientes.
5. Análisis de la Forma de la Distribución
   • Calcula el coeficiente de asimetría para las variables cuantitativas (edad y gasto semanal).
   • Interpreta si la distribución es simétrica, sesgada hacia la derecha o izquierda, y su significado en el contexto de análisis.
6. Análisis Bivariado
   • Tabla de contingencia para ver la relación entre la categoría de producto más comprada y el género.
   • Diagrama de dispersión entre edad y gasto semanal promedio.
   • Correlación: Calcula la correlación entre edad y gasto semanal. ¿Es positiva o negativa? ¿Es fuerte o débil?
7. Conclusiones y Recomendaciones
   • Con base en los resultados obtenidos, describe el perfil del cliente promedio.
   • Haz recomendaciones para la empresa en función de los datos analizados (por ejemplo, si una categoría de producto es más popular en cierto grupo de edad o género, sugiere estrategias de marketing específicas).

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