Sección 1
Introducción al Proyecto
Bienvenido al análisis completo de vinos y maridajes. Este proyecto explora dos datasets complementarios para entender las propiedades que definen la calidad del vino y las combinaciones gastronómicas ideales.
Objetivos del Análisis
Wine Quality Dataset
- ° Identificar variables fisicoquímicas clave que determinan la calidad
- ° Analizar correlaciones entre propiedades
- ° Detectar outliers y patrones anómalos
- ° Clasificar vinos por categorías de calidad
Wine Pairings Dataset
- ° Mapear distribución geográfica de cocinas y vinos
- ° Identificar maridajes más populares
- ° Desarrollar sistema de recomendación
- ° Analizar variedad de vinos por cocina
Descripción de los Datasets
Wine Quality Red
Dataset de vinos tintos con sus propiedades fisicoquímicas y calificación de calidad
Registros: 1,599
Variables: 12
# | Variable | Tipo |
|---|---|---|
| 1 | fixed acidity | Fisicoquímica |
| 2 | volatile acidity | Fisicoquímica |
| 3 | citric acid | Fisicoquímica |
| 4 | residual sugar | Fisicoquímica |
| 5 | chlorides | Fisicoquímica |
| 6 | free sulfur dioxide | Fisicoquímica |
| 7 | total sulfur dioxide | Fisicoquímica |
| 8 | density | Fisicoquímica |
| 9 | pH | Fisicoquímica |
| 10 | sulphates | Fisicoquímica |
| 11 | alcohol | Fisicoquímica |
| 12 | quality | Target |
Wine Food Pairings
Dataset de maridajes de vinos con comidas, incluyendo variedades, cocinas y regiones
Registros: 34,933
Variables: 5
# | Variable | Tipo |
|---|---|---|
| 1 | Variety | Categórica |
| 2 | Wine Name | Categórica |
| 3 | Food | Categórica |
| 4 | Cuisine | Categórica |
| 5 | Region | Categórica |
Tecnologías Utilizadas
Python
Lenguaje principal de análisis
Pandas
Manipulación y análisis de datos
NumPy
Computación numérica
Matplotlib
Visualización básica
Seaborn
Visualización estadística avanzada
Plotly
Visualizaciones interactivas
Next.js
Framework web para presentación
TypeScript
Desarrollo type-safe
Tailwind CSS
Estilizado moderno
Vista General del Análisis
Dashboard Completo de Análisis
Vista general de las visualizaciones y métricas principales del proyecto
Fase_2.5.ipynb
Secci�n: Introducción