Selenium_project:

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Objetivo

Este proyecto tiene como objetivo verificar o rechazar las 5 hipótesis planteadas sobre los datos recabados de la página web Kenay Home a través de visualizaciones.

Las hipótesis son las siguientes: ​

• El precio de ningún artículo superaba los 3,000 euros antes de la rebaja: FALSO --> 4 de ellos superan ese precio.
• La mayoría de los artículos se entregan en el plazo de 7 días: --> VERDADERO.
• El 75% de los artículos están rebajados, al menos, en 900 euros: FALSO --> Concretamente, la rebaja del 75% de los artículos es de, al menos, 651.42 €.
• Hay el mismo número de butacas rebajadas en Kenay que de pufs: FALSO --> Hay una butaca más.
• Los precios de los sofás tras la rebaja rondan los 1,000 euros de media: VERDADERO.

Desarrollo:

En primer lugar,he escrapeado el apartado de Sofás con ofertas de "Black Friday" de la página web de Kenay Homes usando Selenium. Mediante esta técnica, he recabado los datos relativos a los nombres de los artículos, el precio original, el precio rebajado y el plazo previsto de entrega de los mismos.

Luego, con esos datos, he creado un dataframe, lo he limpiado transformando el tipo de algunos datos de string a float para poder así operar con ellos y creado algunas columnas nuevas a través del uso de funciones y también operando con las ya existentes.

Para todo ello, he utilizado la fuente de la página oficial de Kenay Homes ("https://kenayhome.com/es/")

Estructura del proyecto:

​ La estructura del proyecto se compone de:

• archivo Jupyter Notebook:en él he llevado a cabo el escrapeo usando Selenium, he creado mi df y mostrado mis cinco visualizaciones que prueban o desmienten mis hipótesis.
• Readme.
• Output: dataframe importado en formato csv como resultado del escrapeo y limpieza de los datos.

Librerías:

• Pandas (https://pandas.pydata.org/)
• re (https://docs.python.org/3/library/re.html)
• Selenium (https://www.selenium.dev/es/documentation/)
• Plotly.express (https://plotly.com/python-api-reference/plotly.express.html)
• Seaborn (https://seaborn.pydata.org/)
• Matplotli.pyplot (https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html)
• Selenium web driver (https://www.selenium.dev/documentation/webdriver/)
• matplotlib (https://matplotlib.org/)
• time (https://www.programiz.com/python-programming/time)