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Para el desarrollo del proyecto se tomo como base lo siguiente:

La compañía Patito quiere iniciar operaciones en México, lanzará una nueva línea de equipos celulares por lo que requiere de hacer un análisis de mercado para tomar decisiones que le ayuden a competir

Los pasos a realizar van en orden secuencial del 0 al 5 en el código, mismos que se describen, el caso completo se puede ver dentro del PDF incluído:PDF del caso de estudio ficticio para la empresa patitoPara ello se realizó lo siguiente:

Se identificaron posibles variables a extraer y se realizaron funciones para obtener la información:

• build_pagination_pages - Construye las páginas a consultar
• get_page_links - Obtiene los enlaces a los productos, en este caso de los celulares
• get_selector_text y get_selector_table - Configuran los selectores para la extracción de texto y tablas dentro del sitio
• get_product - Obtiene los datos del producto a extraer y lo deposita en un DataFrame para su revisión

Requiere el paquete RVEST

Se configuran las variables, indicando el sitio, termino a búscar y la estructura del paginador, así como la cantidad de páginas

base_url="https://www.amazon.com.mx"uri="/s?k=celulares"page="&page=x"start=1end=5

Posteriormente se ejecutan los comandos que llaman a las funciones del scraper y se guarda en un csv

La información no viene como la queremos, por lo que hay que limpiar y corregir ciertos valores

Para ello el dataset toma unicamente los valores continuos excluyendo factores del dataset para poder trabajar, y se realizan visualizaciones sencillas

Con nuestro modelo, ahora con ayuda de Plumber podemos montar una API que al ingresar nuevos datos nos de el clúster al que pertenece acorde a las variables de entrada

Finalmente se implementa el algoritmo con Shiny para desplegar nuestras variables en una herramienta visual e interactiva

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