https://github.com/paudefclasspy/analisis-de-datos-logisticos
Proyecto que analiza datos de entregas a domicilio, como tiempos de entrega, eficiencia y costos.
https://github.com/paudefclasspy/analisis-de-datos-logisticos
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Proyecto que analiza datos de entregas a domicilio, como tiempos de entrega, eficiencia y costos.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/paudefclasspy/analisis-de-datos-logisticos
- Owner: paudefclasspy
- Created: 2025-02-14T14:35:49.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-06T10:39:19.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-03-06T11:33:53.730Z (over 1 year ago)
- Language: Python
- Size: 10.7 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# 📊 Análisis de Datos Logísticos - Tiempos de Entrega, Eficiencia y Costos
Este proyecto tiene como objetivo analizar datos de entregas a domicilio, evaluando tiempos de entrega, eficiencia y costos. El análisis se lleva a cabo utilizando técnicas estadísticas y visualizaciones para identificar áreas de mejora en la logística de entregas. El proyecto se ha desarrollado en **Python** utilizando bibliotecas como **Pandas**, **NumPy** y **Plotly**.
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## 🚀 Características principales
- **Análisis de tiempos de entrega**: Estudio detallado de los tiempos promedio de entrega y factores que los afectan.
- **Eficiencia en la logística**: Cálculo de la eficiencia operativa mediante el análisis de la relación entre los recursos utilizados y los resultados obtenidos.
- **Costos de entrega**: Análisis de los costos asociados a las entregas, identificando patrones y oportunidades de ahorro.
- **Visualizaciones interactivas**: Gráficos interactivos utilizando Plotly para representar datos clave y resultados del análisis.
- **Identificación de áreas de mejora**: Uso de estadísticas y análisis para señalar posibles mejoras en los procesos logísticos de entrega.
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## 🛠️ Tecnologías utilizadas
- **Python**
- **Pandas** - Análisis y manipulación de datos.
- **NumPy** - Cálculos matemáticos y estadísticas.
- **Plotly** - Visualización interactiva de datos.
- **Scikit-learn**
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## 📥 Instalación
1️⃣ Clona este repositorio:
```
git clone https://github.com/tuusuario/analisis-datos-logisticos.git
cd analisis-datos-logisticos
```
2️⃣ Crea un entorno virtual (opcional, pero recomendado):
```
python -m venv venv
source venv/bin/activate # En Windows: venv\Scripts\activate
```
3️⃣ Instala las dependencias:
```
pip install -r requirements.txt
```
4️⃣ Ejecuta el script para empezar el análisis:
```
python entregas.py
```