Mobile Phones Sales Analysis
EDA en Python sobre los teléfonos más vendidos de las últimas décadas, para entender qué características anticipan un lanzamiento exitoso.
Lo que resuelve
- Rastrea qué características técnicas dejaron de ser diferenciadoras al volverse estándar.
- Contrasta volumen de ventas con posicionamiento de precio a lo largo de varias décadas.
- Pensado para responder una pregunta concreta de lanzamiento, no para describir el dataset.
Los teléfonos más vendidos de las últimas décadas cuentan una historia bastante clara sobre qué compra la gente y cuándo deja de importarle una característica. Este análisis la reconstruye a partir de los datos de ventas.
La pregunta
Si una empresa va a lanzar un dispositivo nuevo, ¿qué le dice el histórico? Concretamente:
- ¿Qué características fueron diferenciadoras y cuáles se volvieron piso mínimo?
- ¿Dónde está el punto de precio que sostiene volumen sin destruir margen?
- ¿Qué patrones se repiten en los lanzamientos que funcionaron?
Lo que muestra el histórico
Hay una dinámica que se repite: una característica aparece como premium, se vuelve esperada, y después su ausencia pasa a ser un motivo de rechazo aunque su presencia ya no venda nada. Detectar en qué punto de esa curva está una característica hoy es la parte útil del análisis.
El otro patrón es la relación entre volumen y precio, que no es lineal: hay escalones claros donde el mercado se ensancha de golpe.
Herramientas
Notebook de Kaggle con Python, Pandas para la manipulación y Matplotlib para las visualizaciones. Publicado y ejecutable en Kaggle.