Explorando el catálogo de moda: análisis de precios y marcas
Contexto¶
El dataset Retail Fashion Boutique Data Analytics (2025) recopila información sobre productos de moda minorista, incluyendo variables como marca, categoría, color, temporada, precio y disponibilidad.
Su formato en JSON permitió trabajar con una estructura jerárquica más compleja que las prácticas anteriores, representando un escenario real de análisis en entornos de retail y comercio electrónico.
El objetivo general fue aplicar técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA) para detectar patrones en precios, distribución de productos y estrategias de marca, integrando limpieza, visualización y reflexión analítica.
Objetivos¶
- Explorar la estructura jerárquica del dataset en formato JSON.
- Analizar el comportamiento de precios por categoría y temporada.
- Comparar el posicionamiento de distintas marcas según volumen de productos y precios promedio.
- Identificar colores predominantes y su relación con la oferta general.
- Documentar un flujo reproducible de análisis y visualización.
Actividades¶
- Lectura del dataset utilizando la librería Pandas con
pd.read_json(). - Análisis exploratorio inicial con
info(),describe()y conteo de valores nulos. - Limpieza de datos: conversión de tipos, eliminación de duplicados y estandarización de nombres de marca.
- Generación de visualizaciones con Matplotlib y Seaborn.
- Interpretación de patrones y elaboración de insights en contexto comercial.
Desarrollo¶
El trabajo se llevó a cabo en Google Colab, garantizando un entorno reproducible e integrado con GitHub.
A continuación, se presentan los pasos principales del proceso:
Carga y exploración del dataset¶
El dataset fue descargado automáticamente desde KaggleHub, verificando su estructura y contenido.
Se trabajó con la versión JSON, dado que conserva la jerarquía de atributos por producto.
Las verificaciones iniciales incluyeron:
- Revisión de la estructura con df.columns y df.info().
- Control de valores nulos (df.isna().sum()), que resultaron mínimos.
- Conteo de categorías y marcas únicas (df['brand'].nunique(), df['category'].nunique()).
Evidencias¶
Colores más frecuentes en el catálogo¶
Se observa predominio de tonos neutros (negro, blanco, gris) junto con colores vivos como rosa y verde, evidenciando una oferta equilibrada entre sobriedad y estilo moderno.
Precio promedio por categoría¶
Las categorías de Outerwear y Footwear presentan precios medios más altos, reflejando su rol como ítems de valor dentro del catálogo.
Precio promedio por marca y temporada¶
El mapa de calor muestra diferencias marcadas: Mango y Uniqlo mantienen precios superiores durante Spring/Summer, sugiriendo una estrategia de premium pricing estacional.
Comparación de marcas: volumen vs precio promedio¶
Se destaca Zara como la marca con mayor volumen de productos, mientras que Banana Republic y Uniqlo mantienen precios promedio más altos con menor cantidad de artículos.
Insights clave¶
- El dataset presenta estructura limpia y coherente para su análisis.
- Las categorías de prendas exteriores concentran los precios más altos.
- Existen diferencias claras entre marcas, tanto en volumen como en política de precios.
- Los colores neutros dominan, pero los tonos vivos aportan variedad en las líneas de temporada.
- Se observa un patrón estacional en el pricing, con picos en primavera y verano.
Reflexión¶
Esta práctica complementaria permitió aplicar un flujo de EDA sobre un dataset más complejo y cercano al entorno real del comercio minorista.
El formato JSON implicó un desafío adicional al requerir adaptación del proceso de lectura y limpieza.
El análisis fortaleció competencias en visualización, interpretación de datos comerciales y comunicación de hallazgos reproducibles, combinando el enfoque técnico con una mirada estratégica sobre la dinámica de precios y marcas.
Además, sirvió como cierre integrador de la UT1, mostrando la importancia de la consistencia de datos y la claridad visual en contextos empresariales reales.
Notebook en Google Colab¶
📓El notebook completo con el desarrollo de esta práctica puede consultarse en el siguiente enlace:
Referencias¶
- Kaggle Dataset: Retail Fashion Boutique Data Analytics 2025
- Documentación de Pandas y Seaborn.