Este repositorio contiene el análisis realizado durante el Sprint 6 del caso EverPeak–SilverBasket.

El dataset everpeak_retail incluye 2,000 órdenes de clientes con valores faltantes, sentinels, outliers y problemas de calidad diseñados para simular datos reales del retail. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

• notebooks/everpeak_analysis.ipynb → Notebook principal con limpieza, EDA, distribuciones, outliers y conclusiones.

Haz clic en el siguiente botón:

O:

1. Abre el archivo .ipynb en GitHub
2. Haz clic en Open in Colab

1. Abre notebooks/everpeak_analysis.ipynb
2. Ejecuta las celdas en orden
3. El notebook carga automáticamente el dataset desde /data/ o desde un enlace público (según corresponda)

• Identificar problemas de calidad de datos
• Construir un pipeline de limpieza reproducible
• Analizar comportamientos, distribuciones y outliers
• Generar insights para el equipo de Estrategia e Integración de EverPeak