TFC_GDD_2025_2_GRUPO_6

Estudio de Análisis Multivariado con base en un conjunto de datos sobre registros de videojuegos relacionados con las características, calificaciones y comportamiento del mercado de los videojuegos.

Fase 1 [Descripciones Multivariantes]

1.1. Objetivos

1.2. Descripción de los datos

1.2 Descripción de los datos El conjunto de datos fue obtenido en su totalidad desde la plataforma Kaggle:(https://www.kaggle.com/datasets/isaacmenard/playstation-games-info-2152025).Kaggle se destaca por facilitar la participación en competencias en las que empresas e instituciones publican conjuntos de datos y problemas reales, permitiendo a los usuarios desarrollar modelos predictivos y poner a prueba sus habilidades analíticas. Además, la plataforma proporciona herramientas como notebooks interactivos en Python y R, una amplia biblioteca de conjuntos de datos de libre acceso y una sección educativa denominada Kaggle Learn, dedicada a la formación en programación, análisis y visualización de datos. El conjunto de datos seleccionado, elaborado por Isaac Menard (https://www.kaggle.com/isaacmenard), recopila información detallada sobre diversos videojuegos de PlayStation, incluyendo variables como título, género, desarrolladora, fecha de lanzamiento, calificaciones, ventas y plataforma. Esta información estructurada constituye una base sólida para realizar análisis descriptivos y exploratorios orientados a identificar tendencias y patrones dentro del mercado de videojuegos.

El conjunto de datos sobre videojuegos se adquirió de distintas fuentes relacionadas con la industria del entretenimiento digital, principalmente de PlayStation y Metacritic. De la primera se recopilaron relacionadas con el precio, la plataforma y las calificaciones de los usuarios, mientras que de la segunda se integraron datos sobre las reseñas y valoraciones de críticos y jugadores. En total, el conjunto está compuesto por 12 campos y 3,526 registros, que reflejan las características más relevantes al analizar videojuegos de la marca PlayStation.De acuerdo con la bibliografía del curso de Gestión de Datos y considerando las 14 áreas del conocimiento de la Ingeniería Industrial, este conjunto de datos permite abordar diversas aplicaciones prácticas. En Diseño y Desarrollo de Productos, se analizan variables como el género y la plataforma, que evidencian la evolución e innovación en los productos. En Análisis Económico de la Ingeniería, se consideran aspectos financieros mediante variables como el precio de venta o el modelo de negocio, mientras que en Investigación de Operaciones y Análisis, los datos de ventas y calificaciones sirven para aplicar modelos matemáticos orientados a la toma de decisiones estratégicas en la industria del entretenimiento digital. La lista siguiente presenta las variables del conjunto de datos en el mismo orden en que aparecen en el archivo original, indicando para cada una su tipo de variable y escala de medición, siguiendo la nomenclatura (tipo_de_variable::escala_de_medición [ordenamiento]):

1.3. Estimaciones multivariadas

1.4. Gráficas multivariadas

1.5. Normalidad multivariada

1.6. Normalidad multivariada

1.7.Planteamiento y Desarrollo

Fase 2 [Componentes Principales]

2.1. Objetivos

2.2. Selección de Componentes

2.3. Calidad de Representación

2.4. Contribuciones y Biplots

2.5 Desarrollo del Análisis.

2.7. Planteamiento y Desarrollo

2.8. Interpretación

2.9. Planteamiento y Desarrollo

Fase 3 [Correspondencias]

3.1. Objetivos

3.2. Correspondencias Simples

3.3. Correspondencias Múltiples

Fase 4 [Conglomerados]

4.1. Objetivos

4.2. Agrupación Jerárquica

4.3. Agrupación No-Jerárquica

Fase 5 [Regresiones]

5.1. Objetivos

5.2. Regresión Lineal Simple

5.3. Regresión Lineal Múltipl

5.4. Regresión Logística Simple

5.5. Ajuste de Varianza

6. Conclusiones

7. Bibliografía