Análisis de Datos con Knime Limpieza, Procesamiento y Visualización de Productos de Papelería

En este video se presenta la solución completa del Deber 12 de la asignatura Análisis de Datos de la Escuela Politécnica Nacional. Se desarrolla un workflow en KNIME Analytics Platform para la integración, limpieza, procesamiento y visualización de datos de productos de papelería provenientes de múltiples fuentes: ✔ Archivo JSON ✔ Archivo XML ✔ Archivo TXT/CSV ✔ Base de datos SQLite ✔ Base de datos MongoDB Atlas Durante el desarrollo se explica: Carga y unificación de datos Exploración inicial y detección de datos sucios Limpieza e imputación de valores faltantes Eliminación de duplicados e inconsistencias Cálculo de métricas estadísticas Análisis de márgenes de ganancia Identificación de productos más rentables Detección de outliers Creación de visualizaciones (histogramas, scatter plots, bar charts y boxplots) Conclusiones finales del análisis Además, se responde a preguntas clave como: 📌 ¿Qué categoría tiene mayor stock? 📌 ¿Qué productos tienen mejor margen? 📌 ¿Cuál fue la calidad inicial de los datos? 📌 ¿Existen productos con alto stock y baja rentabilidad?