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https://github.com/pinedah/sleep-data-analysis-exercise

Análisis de un dataset médico sobre el sueño, explorando duración, calidad y factores relacionados. Incluye limpieza de datos, EDA y visualizaciones con Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy).
https://github.com/pinedah/sleep-data-analysis-exercise

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Análisis de un dataset médico sobre el sueño, explorando duración, calidad y factores relacionados. Incluye limpieza de datos, EDA y visualizaciones con Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy).

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README

          

# Análisis de Datos del Sueño

Este proyecto es un análisis exhaustivo de un dataset médico relacionado con el sueño. El objetivo principal es explorar y comprender las características de los datos, identificar patrones importantes y extraer conclusiones relevantes sobre los hábitos y condiciones del sueño.

## Objetivos
- Realizar un análisis exploratorio de los datos (EDA) para obtener información clave sobre las características relacionadas con el sueño.
- Limpiar y preparar el dataset para garantizar resultados confiables.
- Visualizar tendencias y relaciones utilizando gráficos claros e informativos.

## Descripción del Dataset
El dataset utilizado en este proyecto incluye datos médicos relacionados con el sueño, como:
- Duración del sueño.
- Calidad del sueño.
- Factores relacionados (como edad, género, condiciones médicas, etc.).
- Variables adicionales que influyen en los hábitos de sueño.

El dataset se encuentra disponible en el archivo `data/Sleep_health_and_lifestyle_dataset.csv`.

## Metodología
1. **Carga y Preprocesamiento de los Datos**
- Eliminación de valores nulos y datos duplicados.
- Transformación de variables para facilitar el análisis.

2. **Análisis Exploratorio de Datos (EDA)**
- Cálculo de estadísticas descriptivas.
- Identificación de distribuciones, outliers y correlaciones entre variables.

3. **Visualización de los Datos**
- Gráficos de barras, histogramas y boxplots para explorar tendencias.
- Diagramas de dispersión y mapas de calor para analizar relaciones entre variables.

## Herramientas Utilizadas
- **Librerías de Python:**
- `pandas` para la manipulación de datos.
- `numpy` para cálculos numéricos.
- `matplotlib` y `seaborn` para visualización de datos.
- `scipy` para análisis estadístico.

## Resultados
- Se identificaron patrones clave en la calidad y duración del sueño en función de variables como la edad y las condiciones médicas.
- Las visualizaciones ayudaron a destacar discrepancias significativas entre diferentes grupos de personas.
- El análisis proporciona una base sólida para futuras investigaciones sobre hábitos saludables de sueño.

## Cómo Usar Este Proyecto
1. Clona este repositorio:
```bash
git clone https://github.com/Pinedah/sleep-data-analysis-exercise.git

## Instala las dependencias
1. pip install -r requirements.txt

## Contacto
Si tienes preguntas o sugerencias sobre este proyecto, no dudes en contactar a:
- github.com/Pinedah
- github.com/Rod0225
- github.com/AndreaAcevedo12
- o directamente a @pinedah_11 en Ig.

### Aclaración
© 2025 Pinedah. Este proyecto es de código abierto, y fue realizado como proyecto para la asignatura de Programación para Ciencia de Datos en la Escuela Superior de Cómputo del IPN.