Publicación: Análisis de Datos con Python para Números Aleatorios en una Cuenta de Pagos

En esta publicación, exploraremos cómo utilizar Python para analizar datos generados aleatoriamente que podrían simular transacciones en una cuenta de pagos. Este análisis es crucial para entender patrones de gasto, identificar anomalías o incluso predecir tendencias futuras.

Preparación del Entorno

Para comenzar, necesitarás Python instalado en tu sistema. Además, usaremos bibliotecas como Pandas para el manejo de datos y Matplotlib para la visualización. Puedes instalar estas bibliotecas con pip:

pip install pandas matplotlib

Generación de Datos Aleatorios

Primero, generaremos un conjunto de datos simulados. Supongamos que estos datos representan montos de transacciones en una cuenta de pa

import pandas as pd

import numpy as np

# Generar 1000 números aleatorios que representan montos de transacciones

data = np.random.normal(100, 20, 1000)  # Monto promedio: 100, Desviación: 20

transactions = pd.DataFrame(data, columns=['TransactionAmount'])

print(transactions.head())

Análisis Exploratorio de Datos

Realizaremos un análisis exploratorio básico para entender nuestros datos.

# Estadísticas básicas

print(transactions.describe())

# Histograma de los montos de transacciones

transactions['TransactionAmount'].hist(bins=50)

Detección de Anomalías

Podemos aplicar métodos simples para detectar transacciones inusuales, como aquellas que se desvían significativamente del promedio.

mean = transactions['TransactionAmount'].mean()

std_dev = transactions['TransactionAmount'].std()

anomalies = transactions[transactions['TransactionAmount'] > mean + 2 * std_dev]

print("Transacciones Anómalas:")

print(anomalies)

Visualización de Datos

Visualizaremos los datos para una mejor comprensión utilizando Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(transactions['TransactionAmount'], bins=50)

plt.xlabel('Monto de Transacción')

plt.ylabel('Frecuencia')

plt.title('Distribución de Montos de Transacciones')

plt.show()