El aprendedor utilizará Python para analizar el desempeño de los índices de bienes raíces y de la industria automotriz de Estados Unidos. Importará y preparará datos históricos, creará visualizaciones como histogramas y gráficos de caja, y analizará la correlación entre los dos índices. Además, desarrollará un modelo de regresión lineal simple para predecir los valores futuros de los índices y concluirá con un reporte ejecutivo que resuma sus hallazgos y recomendaciones.

Desarrollar un análisis básico en Python para evaluar el desempeño de los índices de bienes raíces y de la industria automotriz de Estados Unidos. 

Preparación de datos:

  • Importa los datos históricos de los últimos 3 años para los índices de bienes raíces y la industria automotriz de Estados Unidos.
  • Limpia y prepara los datos para el análisis.

Análisis visual y descriptivo:

  • Crea un histograma para cada índice y evalúa brevemente si la distribución se asemeja a una normal.
  • Genera un gráfico de caja para cada índice y comenta brevemente sobre la concentración de los valores.

Análisis de correlación:

  • Calcula y visualiza la correlación entre ambos índices. Incluye una gráfica de dispersión con la línea de regresión.
  • Determina e interpreta el coeficiente de correlación.

Modelo de predicción simple:

  • Utiliza un modelo de regresión lineal para predecir los valores de los índices para el próximo mes.
  • Presenta los resultados del modelo.

Reporte ejecutivo que incluya:

  • Portada.
  • Resumen de los hallazgos y observaciones.
  • Gráficos clave y predicciones.
  • Conclusión con recomendaciones basadas en el análisis.