En este capítulo, configurarás tu entorno de Databricks y explorarás el conjunto de datos abierto de Airbnb. Aprenderás habilidades esenciales de SQL para consultar, filtrar y resumir datos dentro de Databricks Lakehouse. A través de ejercicios, practicarás cómo simplificar consultas complejas con subconsultas y optimizar el rendimiento en conjuntos de datos grandes usando el comando `OPTIMIZE`. Este capítulo te proporciona las bases necesarias para analizar y gestionar datos de forma eficiente en Databricks.

Introducción

Entorno de Databricks

Analiza la estructura de los datos

Primera consulta

Evaluación de la calidad de los datos

Subconsultas

Introducción al estudio de caso

En este capítulo, explorarás técnicas analíticas avanzadas utilizando el conjunto de datos de Airbnb en Databricks SQL Notebooks. Mediante ejercicios prácticos, calcularás estadísticas descriptivas y aprovecharás funciones de ventana para cálculos complejos. También realizarás ingeniería de características para crear métricas significativas que impulsen conclusiones accionables. Al final de este capítulo, estarás preparado para aplicar con confianza analítica avanzada en escenarios reales de consultoría para obtener insights accionables, alineándote con la estrategia basada en datos de Data X.

Analítica de insights

Analizar relaciones

Uso de funciones de ventana

Ingeniería de características

Compón estadísticas resumidas

Recomendaciones basadas en datos

Aplicaciones analíticas

La visualización de datos es una herramienta potente para mejorar la comprensión de conjuntos de datos complejos y comunicar conclusiones clave de forma eficaz.

En este capítulo, explorarás el arte y la ciencia de diseñar visualizaciones interactivas y crear paneles completos usando Databricks.

Aprovechando distintos tipos de gráficos, como barras, mapas de calor y mapas, descubrirás distribuciones, correlaciones y tendencias geográficas. Los filtros interactivos permitirán explorar dinámicamente barrios, puntuaciones de reseñas y rangos de precios.

Visualización con Databricks AI/BI

Configuración del panel

Define el objetivo

Visualiza tendencias

Visualiza correlaciones

Conclusión

 Visualización de datos

Metadata sheet

En este estudio de caso, aprenderás a realizar análisis de datos en Databricks utilizando SQL en Databricks.
Empezarás explorando y limpiando el conjunto de datos de Airbnb, y luego crearás visualizaciones y paneles en Databricks.
Al finalizar, podrás identificar barrios y tipos de alojamiento con mejor rendimiento, ofreciendo estrategias prácticas para medir la demanda y mejorar el desempeño de los anfitriones con precisión basada en datos.

<h2>Análisis de datos en Databricks</h2>
<p>Este caso práctico ofrece un enfoque práctico para mejorar tus habilidades en el análisis de datos en Databricks, centrándose en el uso de SQL. Los participantes comenzarán con el conjunto de datos de Airbnb, que contiene información sobre anuncios, reservas y detalles de los anfitriones. La fase inicial del estudio de caso consiste en explorar este conjunto de datos para comprender su estructura y contenido, seguido de los pasos necesarios para limpiar los datos y cargarlos en Databricks. Este paso fundamental garantiza que el análisis se base en datos precisos y relevantes.</p> 
<h2>Desarrollo de visualizaciones y paneles de control</h2> 
<p>Tras limpiar los datos, el caso práctico pasa a un aspecto fundamental del análisis de datos: la creación de visualizaciones y paneles de control. Aprenderás a utilizar las potentes herramientas de visualización de Databricks para crear gráficos y paneles informativos muy útiles. Estas visualizaciones te ayudarán a identificar tendencias, patrones y valores atípicos en los datos. Al transformar los datos sin procesar en formatos visuales fáciles de entender, obtendrás la capacidad de transmitir información compleja de forma concisa, haciéndola accesible a las partes interesadas de todos los niveles.</p>

 <h2>Análisis estratégico y toma de decisiones</h2> <p>La parte final del caso práctico se centra en aplicar los datos limpios y las perspectivas visuales para identificar los barrios y los tipos de habitaciones con mejor rendimiento dentro del conjunto de datos de Airbnb. Utilizarás consultas SQL en Databricks para analizar métricas de rendimiento y derivar estrategias viables que puedan ayudar a los hosts a aumentar su visibilidad y rendimiento. Al finalizar este caso práctico, contarás con las habilidades necesarias para utilizar la información basada en datos con el fin de influir en las decisiones empresariales y mejorar la eficacia operativa.</p>

Introduction to Databricks

Intermediate SQL

Aprende a analizar datos de Airbnb con SQL en Databricks, crea paneles y obtén ideas útiles.

Estudio de caso: Análisis de datos en Databricks

Aprende a analizar datos de Airbnb utilizando SQL en Databricks, crear paneles de control y obtener información útil.

Conclusión

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