El objetivo principal es analizar la relación entre clientes, facturas y pagos, identificar inconsistencias en los datos, manejar duplicados y transformar información utilizando herramientas de tidy data como pivot_wider() y pivot_longer().

Análisis y limpieza de datos utilizando dplyr, incluyendo tratamiento de duplicados, valores faltantes, outliers y resumen analítico de ventas.

Análisis y limpieza de datos utilizando R y dplyr. El proyecto incluye manejo de valores faltantes, detección de outliers, transformación de variables, ranking y resumen analítico de ventas.

Análisis de lectura de archivos CSV, Excel y SQLite utilizando R y Quarto.

Reporte desarrollado en Quarto utilizando el dataset iris para realizar análisis descriptivo, tablas estadísticas y ecuaciones matemáticas en R.