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Matplotlib — Visualización de Datos
# Descripción
Proyecto de visualización de datos con matplotlib y seaborn usando datos simulados de una tienda retail (MarketPro, 810 transacciones). Aprende los 8 tipos de gráficos esenciales para Data Science: líneas para tendencias temporales, barras para comparaciones, histogramas + KDE para distribuciones, boxplots para outliers, scatter plots para relaciones, heatmaps para correlaciones, pairplots para EDA completo, y dashboards multi-gráfico. Incluye conceptos de color, anotaciones y storytelling con datos.
# Características principales
$ Gráficos de líneas con media móvil para tendencias temporales
$ Gráficos de barras y barras agrupadas para comparaciones categóricas
$ Histogramas con KDE para análisis de distribuciones
$ Boxplots para detección automática de outliers
$ Scatter plots con líneas de regresión para relaciones entre variables
$ Heatmaps de correlación y pairplots para EDA completo
$ Dashboards multi-gráfico con subplots
# Galería
# Tecnologías utilizadas
