Con DataZoo, los datos no son solo números, son oportunidades para transformar tu negocio gastronómico.
En el competitivo mundo gastronómico, las decisiones basadas en datos pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. DataZoo convierte datos complejos en estrategias claras, ayudando a empresarios y emprendedores a maximizar su retorno de inversión y minimizar riesgos.
-
Elección de Ubicaciones Estratégicas
Analizamos datos geográficos, demográficos y de tráfico para identificar las mejores áreas donde invertir. -
Análisis Competitivo en Tiempo Real
Descubre cómo se desempeñan tus competidores, utilizando datos de plataformas como Google y Yelp. -
Predicciones de Demanda Personalizadas
Anticipa el comportamiento del consumidor y alinea tu estrategia con las tendencias del mercado. -
Optimización Estratégica
Reduce riesgos con simulaciones y modelos predictivos basados en datos confiables.
- Maximización del Retorno de Inversión: Inversiones más inteligentes y rentables.
- Mitigación de Riesgos: Decisiones estratégicas respaldadas por datos.
- Satisfacción del Cliente: Mejora continua en la experiencia gastronómica.
- Expansión Exitosa: Aperturas en áreas con alto potencial.
DataZoo combina tecnología avanzada, análisis geográfico y modelos predictivos para brindar a nuestros clientes una ventaja estratégica única. Somos más que una herramienta, somos tu aliado en el camino hacia el éxito.
- 🌍 Análisis Geográfico: Encuentra las ubicaciones perfectas para tu restaurante.
- 📊 Modelos Predictivos: Anticipa tendencias y patrones de consumo.
- 🏆 Ventaja Competitiva: Supera a la competencia con insights basados en datos.
- 🍴 Tendencias Culinarias: Adapta tu oferta a las demandas emergentes.
Con DataZoo, no solo obtienes datos, obtienes confianza para tomar decisiones que transformen tu negocio gastronómico.
¡El futuro de tu negocio comienza con DataZoo!
Proyecto/
├── 📁 data_sources/ # Fuentes de datos originales o ejemplos
├── 📁 etl_pipeline/ # Proceso ETL (extracción, transformación y carga)
├── 📁 eda/ # Análisis exploratorio de datos
├── 📁 processed_data/ # Datos procesados y limpios
├── 📁 ml_pipeline/ # Scripts y datasets para Machine Learning
├── 📁 cloud_integration/ # Integración con Azure Databricks
├── 📁 visualization/ # Dashboards y aplicaciones visuales
├── 📁 local_development/ # Configuración local y herramientas
├── 📁 docs/ # Documentación adicional
├── 📁 tests/ # Pruebas unitarias e integración
├── 📁 imagenes/ # Imagenes usadas en el repositorio
├── .gitignore # Archivos y carpetas a excluir
├── LICENSE # Licencia del proyecto
├── README.md # Este archivo
└── requirements.txt # Dependencias del proyecto
- Lenguajes:
- ETL: Jupyter Notebooks, Pandas, APIs (Google Maps, Overpass).
- Machine Learning: Scikit-learn, PyTorch.
- Nube: Azure Databricks.
- Visualización: Power BI, Streamlit, Matplotlib.
- Versionamiento: Git, GitHub.
- Clona el repositorio
Clona el repositorio en tu máquina local:git clone https://github.com/MyriamRengifo/proyecto_final cd proyecto_final
Asegúrate de tener Python 3.x instalado, luego instala las dependencias:
pip install -r requirements.txtProcesa los datos con los notebooks y scripts disponibles:
cd etl_pipeline
jupyter notebookCarga los datos y modelos en Azure Databricks:
cd cloud_integrationEjecuta los scripts de entrenamiento local:
cd ml_pipeline
python main.pyExplora los resultados con dashboards interactivos:
cd public
streamlit run app.py- 🚀 Modelos Predictivos: Clasificación y segmentación de datos para anticipar comportamientos del consumidor.
- 📊 Visualización: Dashboards interactivos en Power BI y Streamlit que facilitan la toma de decisiones estratégicas.
- 🌍 Insights Geográficos: Identificación de patrones clave en los datos de Yelp y Google Maps, destacando ubicaciones estratégicas para inversión.
Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Puedes usar, modificar y distribuir este proyecto libremente siempre que se otorgue el crédito correspondiente. Consulta el archivo LICENSE para más información.