# data[].attributes.body
- Conceptos de estadística tales como la media, mediana, moda, regresión lineal, etc.
- Histogramas, diagramas de caja, diagrama de dispersión.
- Detección y corrección de inconsistencias.
-Captura, categorización y análisis de datos.
-Tratamientos de variables numéricas y categóricas.

# data[].attributes.body
1) entender como funcionan las bases de datos para así poder analizarla
2) aprender el lenguaje de programación R
3) analizar e identificar patrones de relación entre precio y las diferentes variable a tomar en cuenta
4) Modelación de estadística del fenómeno de estudio
5) Usar la información del modelo estadístico para crear el algoritmo que nos dará el precio optimo
6) Modelar el algoritmo en R que nos arroje el precio ideal para rentar el departamento.
7) Generación del reporte final

# data[].attributes.body
*regresión lineal
*algoritmos de visualización de datos
*bases de datos
*reconocimiento de datos útiles
*captura de datos importantes
*Análisis de regresión
*media, mediana y moda
*variables

# data[].attributes.body
- Base de datos Airbnb
- Recesión lineal
- Modelos estadísticos
- Implementación de R
- Implementación de Excel
- Algoritmos de datos

# data[].attributes.body
1. Analizar la base de datos
2. Filtrar y limpiar base de datos
3. Trabajar la base de datos con R
4. Hacer el project Charter
5. Preparar la base de datos
6. Correlaciones entre variables
7. Modelo de análisis de datos

# data[].attributes.body
-Recuperar datos de Airbnb
-Ampliar nuestro conocimiento y comprender el uso del código R
-Aplicar Excel con base a las necesidades de los datos recaudados
-Implementar y usar formulas, y modelos estadísticos
-Media, mediana y moda
-Facilitar la comprensión de los datos con algoritmos de visualización

# data[].attributes.body
1. Analizar y generar una base de datos
2. Recuperar los datos
3. Buscar tendencias claras
4. Hacer uso del código R para la formación del modelo estadístico
5. Generar una modelación estadística del fenómeno de estudio
6. Usar las herramientas de excel para generar un algoritmo de visualización de los datos
7. Generar un reporte final

# data[].attributes.body
1. Conocimientos básicos del uso del lenguaje de programación R

2. Tener las bases previas de análisis estadístico para delimitar las variables

3. Manipulación de la base de datos de Airbnb con excel

4. Visualización de datos

# data[].attributes.body
1)Formar nuestra base de datos
2)Aprender a programar en R y adquirir otras herramientas y conocimientos necesarios.
3)Estudiar temas que tengan que ver con análisis de datos
4)Analizar las variables importantes de Airbnb y la relación que presentan con el precio de renta.
5) Modelación estadística del fenómeno de estudio
6)Poder determinar el precio de renta de un Airbnb en una determinada zona gracias al análisis de datos.
7) Generación del reporte final

# data[].attributes.body
1) Comprender base de datos
2) extracción de datos
2) Identificar factores importante (ejemplo wifi)
3) Aprender programación para limpieza de datos
4) Identificar relaciones y patrones de factores
5) Modelación estadistidico
6) Redactar reporte

# data[].attributes.body
* Algoritmos de visualización de datos
* Captura información en Airbnb
* Entender la base de datos (variables)
* Limpieza de datos
* Transformación de datos
* Regresión lineal multivariable
* Uso de Excel para analizar bases de datos
* Programación en R
* Comprensión de modelos estadísticos para describir los datos

# data[].attributes.body
1) Identificar el objetivo del proyecto (project charter)
2) Comprender lenguaje R para poder hacer el análisis estadístico
3) Filtrar y transformar los datos de la base de datos
4) Hacer una investigación sobre las variables que afectan el precio de venta en un AIRBNB
5) Modelación estadística del fenómeno de estudio
6) Analizar los resultados para encontrar una solución al problema
7) Generación del reporte final