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PRICE CAR

john alexander arias rivera

Created on October 12, 2025

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PRICE CAR

ML

Samuel, Fabian y John

1. Resumen ejecutivo

Se ha realizado un análisis completo de un dataset con 11,914 registros de vehículos, con el objetivo de preparar los datos para entrenar un modelo de regresión que prediga el precio (MSRP). Durante el proceso de limpieza y exploración, se identificaron varios desafíos clave relacionados con la distribución de precios.

2. Carga y Exploración Inicial de Datos

Dimensiones del dataset:

  • 11,914 registros
  • 16 columnas originales
Primeras observaciones:
  • Presencia de valores nulos en columnas como Engine HP (69 nulos) y Engine Cylinders (30 nulos)
  • El dataset contiene variables numéricas, categóricas y de identidad
  • La variable objetivo es MSRP (Precio de venta sugerido por el fabricante)

3. Limpieza de Datos

Transformación de Unidades Conversión de MPG a KPL (consumo de combustible): Fórmula aplicada: KPL = MPG × 0.425144 Nuevas columnas: KPL-H (autopista), KPL-C (ciudad)

Eliminación de Duplicados Duplicados encontrados: 989 filas duplicadas Registros después del filtrado: 10,925 (reducción del 8.3%)Manejo de Valores Faltantes Porcentaje de faltantes: 0.90% del total Decisión: Eliminar registros con valores nulos (impacto mínimo en la muestra) Registros finales: 10,827

4. Análisis de Outliers en la Variable Objetivo

Distribución del Precio Estadísticas descriptivas iniciales: Media: $42,493 Mediana: $30,845 Mínimo: $2,000 Máximo: $2,065,902 Desviación estándar: $62,294 Diagnóstico: La distribución está severamente sesgada a la derecha (cola alta muy pronunciada). La diferencia entre media y mediana indica presencia de valores extremos.

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5. Escribe un titular genial

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