- Andrés Álvarez Flores 208450
- Nicolás Álvarez Ortega 206379
El presente conjunto de datos es una recopilación de premios de lotería ganados en Texas (cabe mencionar que los datos tomados fueron por última vez actualizados el 30 de abril de 2024 en el momento de extracción, aunque sean actualizados periódicamente, y fueron creados el 1 de septiembre de 2023, aunque hay registros anteriores al 2023). El conjunto de datos original consta de:
- 35 columnas
- 2.7 millones de renglones (cada uno es un registro de un premio ganado)
- Identificador único del premio
- Cantidad ganada
- Tipo y nivel de premio
- Fecha de compra de ticket y reclamo de premio
- Indicadores de anualidad y anonimato
- Información del jugador
- Información del comerciante
Para este proyecto se utilizaron los datos obtenidos del portal público de datos del estado de Texas sobre la lista de ganadores de premios de loteria (actualizada por última vez el 30 de abril de 2024). Se consultar los datos en este link.
Para insertar los datos en bruto en una sola tabla que los contenga todos se debe primero ejecutar el script raw_data_esquema_tabla.sql en el IDE de su preferencia. Posteriormente, en una sesión de terminal 'SQL Shell' crear una base de datos con un nombre a elección con el comando:
\CREATE DATABASE nombre_a_elegir;
Después, conectarse a aquella base de datos recién creada con el comando:
\c nombre_elegido;
Y finalmente, ejecutar el siguiente comando:
\copy
raw_data.loteria (row_id, numero_reclamo, cantidad_ganada, fecha_reclamo_pagado, id_jugador, indicador_anualidad, indicador_anonimo, ubicacion_centro_reclamo, tipo_reclamo, ciudadano_usa, jugador_apellido, jugador_nombre, nombre_y_id_jugador, ciudad_jugador, estado_jugador, condado_jugador, pais_jugador, especie_dinero, tipo_loteria, fecha_draw, momento_dia_draw, nivel_premio, fecha_venta_ticket, numero_ticket, costo_ticket, numero_comerciante, nombre_comerciante, numero_nombre_comerciante, direccion1_comerciante, direccion2_comerciante, ciudad_comerciante, estado_comerciante, codigo_zip_comerciante, codigo_zip4_comerciante, condado_comerciante)
FROM '/Users/andres/Desktop/Winners_List_of_Texas_Lottery__Prizes_20240507.csv'
WITH (FORMAT CSV, HEADER true, DELIMITER ',');
De esta forma, ya se tendrá en el IDE una sola tabla con toda la información del conjunto original para la posterior limpieza y normalización.
El proceso de limpieza de datos se puede ver en el scrpit llamado: limpieza_datos.sql. Este se realiza de tal manera que cada vez que se ejecute el script completo se hará la limpieza entera de los datos, desde la creación de cero del esquema y las consultas necesarias para ir limpiando las columnas que así lo requieran. Encontramos diversos problemas en esta tabla al momento de la limpieza que debimos solucionar:
- Prácticamente todas las columnas no eran consistentes con su formato de texto (contenían caracteres en minúsculas y mayúsculas, y contenían espacios al inicio y final de los registros), por lo que lo solucionamos con funciones de TRIM() y UPPER().
- Las fechas registradas en el conjunto de datos decían tener la hora cuando no los tenían, por lo que tuvimos que cambiar su tipo a DATE en lugar de TIMESTAMP.
- El id, a pesar de ser único, era muy difícil de leer y contenía tanto números como caracteres, por lo que decidimos dar un nuevo id único que fuera más fácil de manejar con un BIGSERIAL y eliminando el anterior.
- Los indicadores de anualidad y anonimato solamente tenían dos registros distintos (YES y NO) por lo que los convertimos en valores booleanos siguiendo el estándar (igualmente ciudadano_USA podría ser un booleano pero contenía registros de UNKNOWN y NOT PROVIDED, por lo que no pudimos realizar la limpieza en ese atributo).
- Los id de jugador y reclamo se repetían, lo que tiene sentido si consideramos que un jugador puede tener muchos premios y un reclamo puede contener muchos premios, el problema fue que el id de reclamo no era único, es decir, existían reclamos distintos con con el mismo identificador. Por lo anterior, decidimos observar cuales tenían el conflicto (más de 500000 registros) para crear una secuencia y asignar nuevos números de reclamo para que no se duplicaran, cuidado que los nuevos no estuvieran ya en el conjunto de datos (inicializando la secuencia en un número superior al id de reclamo mayor).
- Si el id de jugador era nulo lo hicimos igual a -1 (no repetido).
- Eliminamos un par de columnas (nombre_y_id_jugador y numero_nombre_comerciante) que contenían información obsoleta, ya que eran una concatenación de columnas con información que ya contenía el conjunto de datos. Hicimos esto cuidando que estas columnas fueran consistente con la información que concatenaban de otras columnas.
- Las columnas de ciudad_jugador, estado_jugador, condado_jugador, pais_jugador, ciudad_comerciante, estado_comerciante y condado comerciante todas tenían algunos errores de dedo al momento de insertar la información al conjunto de datos. Es decir, había nombres que hacían referencia al mismo sitio pero estaban escritos de forma incorrecta, por lo que tuvimos que corregirlos con las funciones de CASE: WHEN revisando entrada por entrada. Debemos hacer una mención especial a la columna de ciudad_jugador, esta columna contenía más de 14500 valores distintos y requerimos de 1600 líneas de código para limpiarlas porque había demasiadas inconsistencias en la escritura de las mismas. Así, pudimos obtener una(s) columna(s) consistente(s) para que efectivamente arrojaran los resultados deseados en las consultas.
- Las columnas de tipo_loteria, momento_dia_draw y nivel_premio requirieron de una limpieza mínima para eliminar caracteres no desearlos y que los registros contenidos fueran consistentes.
- Había una gran cantidad de columnas que contenían valores nulos no explícitos (esto es, palabras para representar un valor nulo), por lo que los adaptamos el estándar y los hicimos nulos.
Al finalizar la limpieza terminamos con una fuente de datos manejable y coherente en sus registros. Si bien es cierto que existen algunos valores nulos por falta de registros por parte de la fuente misma, creemos que la masividad de los datos nos permitirá extraer datos suficientemente relevantes,
El proceso de normalización consiste en la descomposición de una entidad (tabla) en diversas para que mantengan ciertos requisitos (según la forma normal deseada) y obtengan coherencia. Este proceso fue realizado de tal forma que se puede consultar en el script normalizacion.sql y fue hecho de forma que se ejecute todo el script de corrido y en cualquier momento pueda ser eliminado para comenzar de nuevo. Algunos de los retos enfrentados en este proceso fueron: la organización de tablas según su id único, es decir, que una consulta general del tipo:
SELECT *
FROM nombre_tabla;
arrojara los resultados de tal forma que se vieran ordenados, la creación de nuevos índices con BIGSERIAL para adecuar identificadores más fáciles (este fue un reto debio a las llaves foráneas que debían implementar el nuevo identificado) y la adición manual de las llaves foráneas para los casos nulos.
Con el propósito de normalizar la tabla inicial hasta cuarta forma normal pudimos encontrar las siguientes dependencias funcionales (FDs) no triviales para llegar hasta la forma normal de Boyce-Codd: (notar que E representa el encabezado de la tabla, es decir, todos los atributos de la tabla)
- {premio_id} -> {E}
- {numero_reclamo} -> {tipo_reclamo, fecha_reclamo_pagado, indicador_anualidad, indicador_anonimo, centro_id, jugador_id, comerciante_id}
- {jugador_id} -> {jugador_nombre, jugador_apellido, ciudadano_usa, ciudad_jugador_id, estado_jugador_id, condado_jugador_id, pais_jugador_id}
- {numero_comerciante} -> {nombre_comerciante, direccion1_comerciante, direccion2_comerciante, ciudad_comerciante_id, estado_comerciante_id, condado_comerciante_id, codigo_zip_id, codigo_zip4_id}
- {pais_id} -> {ciudadano_usa}
De igual forma, encontramos las siguientes dependencias multivaluadas (MVDs) no triviales para poder normalizar hasta cuarta forma normal (4NF):
- {jugador_id} ->-> {premio_id} | {numero_reclamo}
- {numero_comerciante} ->-> {numero_reclamo} | {premio_id}
- {pais_id} ->-> {jugador_id} | {comerciante_id}
- {estado_jugador_id} ->-> {jugador_id} | {comerciante_id}
- {ciudad_jugador_id} ->-> {jugador_id} | {comerciante_id}
- {condado_jugador_id} ->-> {jugador_id} | {comerciante_id}
- {zip_id} ->-> {jugador_id} | {comerciante_id} *Debería de incluir al jugador_id pero el jugador no cuenta con zip en este conjunto de datos
- {zip4_id} ->-> {jugador_id} | {comerciante_id} *Mismo caso que la MVD anterior
- {pais_id} ->-> {estado_id} | {ciudad_id}
Una vez termiando el análisis de las FDs y las MVDs pudimos normalizar hasta 4NF y las tablas resultantes fueron las siguientes:
- Premio: {id, cantidad_ganada, especie_dinero, nivel_premio, tipo_loteria, fecha_draw, momento_dia_draw, numero_ticket, costo_ticket, fecha_venta_ticket, jugador_id, reclamo_id}
- Reclamo: {id, tipo_reclamo, fecha_pagado, indicador_anualidad, indicador_anonimo, jugador_id, comerciante_id, centro_id}
- Jugador: {id, jugador_nombre, jugador_apellido, ciudadano_usa, ciudad_jugador_id, estado_jugador_id, condado_jugador_id, pais_jugador_id}
- Comerciante: {id, nombre_comerciante, direccion, direccion_interior, ciudad_comerciante_id, estado_comerciante_id, condado_comerciante_id, zip_id, zip4_id}
- Pais: {id, nombre_pais}
- Estado: {id, nombre_estado}
- Ciudad: {id, nombre_ciudad}
- Condado: {id, nombre_condado}
- Centro_reclamo: {id, nombre_centro_reclamo}
- Zip: {id, zip}
- Zip4: {id, zip4}
Podemos observar que en esta descoposición ya no se encuentran FDs que no salgan de súper llaves ni MVDs que no salgan de súper llaves. Es importante mencionar que en el script no incluimos restricciones de CHECK, UNIQUE y NOT NULL porque en algunas no era posible y en otras no tenían sentido. Esto es, a partir de una llave en la tabla (en todas se les dió el nombre al atributo de id) podemos obtener la información única contenida en la tabla y ya no existe información independiente en la misma tabla, sino que fue separada para que hubiera coherencia. Finalmente, tenemos este esquema para las tablas:
*Notar que las columnas suma_gamada, tardanza_recogida, veces_ganador, precio_ganancia y ganancia_promedio fueron añadidas posteriormente como atributos para entrenamiento de modelos.
Se realizaron diversas consultas de SQL para el análisis de la base de datos, estas revelarán información valiosa que nos ayudará en nuestra conclusión para observar ciertos patrones de consumo, geolocalización y tipo de jugadores más propensos a ganar premios según atributos arbitrarios. A continuación se presentan las consultas realizadas (que pueden ser vistas en el script querys.sql que incluye igualmente el traspaso de las tablas al esquema público) con su correspondiente código y resultados.
- Suma de la cantidad ganada por cada jugador
- Número de reclamos pagados por año
- Número de premios sin reclamar
- Comerciante con mayor número de reclamos pagados
- Jugador que ha ganado el premio más grande
- Jugador que ha ganado premios en todo los tipos de loteria
- Cálculo del promedio de los 3 últimos premios por jugador
- Cálculo de la diferencia entre la ganancia en un sorteo específico y su ganancia más baja en ese sorteo
- Cálculo de la diferencia entre la cantidad ganada por jugador y su promedio del país
- Cálculo de la ganancia promedio de un jugador en comparación con el promedio de los jugadores de su estado
- Jugadores que tienen más de un reclamo
- Ciudades con más jugadores
- Cantidad ganada por los jugadores en el último mes
- Ganancias anuales por jugador
- Comerciante que más premios ha vendido
- Cantidad ganada por:
- País
- Ciudad
- Estado
- Condado
- Cantidad de premios y reclamos por zip
- Jugadores que han ganado en más ocasiones
- Ganancias del estado (la base solo incluye boletos ganadores)
- Ganancias por centro de reclamo
- Proporción de ciudadanos estadounidenses vs extranjeros que ganan premios
- Promedio de cantidad ganada según anonimato
- Promedio de cantidad ganada según anualidad
- Se gana más dinero en especie o mercancía
- Nivel de premio más ganado
- Tipo de lotería más usado
- Momento del día en el que más se reclaman premios
- Jugadores que han ganado más en su país, con más de 10 reclamos y un promedio de ganancias mayor al de su país
SELECT jugador_id, jugador_nombre, jugador_apellido, SUM(cantidad_ganada) AS total_ganado
FROM premio
JOIN jugador ON jugador.id = premio.jugador_id
GROUP BY jugador_id, jugador_nombre, jugador_apellido
ORDER BY total_ganado DESC;
Pudimos observar como, a pesar de estar sumando las cantidades de cada jugador (incluyendo ganancias múltiples), el jugador que más ganó en este período solamente jugó una vez y su cantidad total no fue alcanzada.
SELECT EXTRACT(YEAR FROM fecha_pagado) AS año, COUNT(id) AS reclamos_pagados
FROM reclamo
WHERE reclamo.fecha_pagado IS NOT NULL
GROUP BY año
ORDER BY reclamos_pagados DESC, año;
El año que más reclamos hubo fue el 2023 y el que menos que 1992. Parece haber un aumento gradual, con algunas excepciones, del número de reclamos al pasar los años.
SELECT DISTINCT *
FROM jugador
JOIN premio ON jugador.id = premio.jugador_id
LEFT JOIN Reclamo ON reclamo_id = reclamo.id
WHERE reclamo.id IS NULL;
No hubo premios sin reclamar, lo cuál es lógico porque la ingesta inicial de datos contenía un reclamo por cada premio.
WITH total_reclamos_pagados AS (
SELECT comerciante.id, COUNT(reclamo.id) AS reclamos_pagados
FROM comerciante
JOIN reclamo ON reclamo.comerciante_id = comerciante.id
WHERE reclamo.fecha_pagado IS NOT NULL AND comerciante.id != 1
GROUP BY comerciante.id
ORDER BY COUNT(reclamo.id) DESC
)
SELECT *
FROM total_reclamos_pagados
WHERE reclamos_pagados = (SELECT MAX(reclamos_pagados) FROM total_reclamos_pagados);
El comerciante con más reclamos fue "Colonies Food Mart" con 5685 reclamos, localizada en Texas (naturalmente). Esperabamos justamente que un comerciante con altos números de reclamos fuera alguno de compra cotidiana como un supermercado.
SELECT *
FROM jugador
JOIN premio ON jugador.id = premio.jugador_id
WHERE premio.cantidad_ganada = (SELECT MAX(cantidad_ganada) FROM premio);
EL jugador que más ganó decidió permanecer anónimo con una suma acumulada de 157367045 dólares. Es un residente de San Diego que jugó MEGA MILLIONS una sola vez.
SELECT *
FROM jugador
JOIN (
SELECT jugador_id, COUNT(DISTINCT tipo_loteria) AS total_loterias
FROM premio
GROUP BY jugador_id
) p ON jugador.id = p.jugador_id
WHERE p.total_loterias = (SELECT COUNT(DISTINCT tipo_loteria) FROM premio);
No hay ningún jugador registrado que haya ganado todos los tipos de lotería. Creemos que es un resultado lógico ya que los consumidores suelen preferir el mismo tipo de juego.
SELECT jugador_id, jugador_nombre, jugador_apellido, cantidad_ganada,
AVG(cantidad_ganada) OVER (PARTITION BY jugador_id ORDER BY fecha_draw ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS promedio_movil_3_premios
FROM jugador
JOIN premio ON jugador.id = premio.jugador_id;
Observamos una variabilidad impredecible de los resultados, por lo que no es común que los jugadores que ganan "en grande" repitan el premio de nuevo en sus siguientes tres ganancias.
SELECT jugador_id, jugador_nombre, jugador_apellido, cantidad_ganada,
cantidad_ganada - MIN(cantidad_ganada) OVER (PARTITION BY fecha_draw) AS diferencia_con_minimo
FROM jugador
JOIN premio ON jugador.id = premio.jugador_id
ORDER BY jugador_id;
Observamos números muy altos, por lo que podemos concluir que las ganancias "grandes" son poco comunes, sobretodo en los jugadores que ganan varias veces. Es decir, su ganancia más alta (o cualquiera de ellas) difiere, en lo general, en mucho de su ganancia más baja.
SELECT jugador_id, jugador_nombre, jugador_apellido, pais_jugador_id, cantidad_ganada,
SUM(cantidad_ganada) AS cantidad_ganada,
cantidad_ganada - AVG(cantidad_ganada) OVER (PARTITION BY pais_jugador_id) AS diferencia_promedio_pais
FROM jugador
JOIN premio ON jugador.id = premio.jugador_id
GROUP BY jugador_id, jugador_nombre, jugador_apellido, pais_jugador_id, cantidad_ganada
ORDER BY pais_jugador_id, jugador_id;
Es más frecuente observar números negativos, por lo que, en general, un jugador promedio tienen ganancias bajas, aunque el promedio sea elevado por ganancias "bajas".
SELECT jugador_id,
jugador_nombre,
jugador_apellido,
estado_jugador_id,
SUM(cantidad_ganada) AS dinero_ganado,
SUM(cantidad_ganada) / AVG(cantidad_ganada) OVER (PARTITION BY estado_jugador_id) AS ratio_promedio_estado
FROM jugador
JOIN premio ON jugador.id = premio.jugador_id
GROUP BY jugador_id, jugador_nombre, jugador_apellido, estado_jugador_id, cantidad_ganada
ORDER BY estado_jugador_id, jugador_id;
De nuevo, observamos ratios muy bajos, por lo que no existe una correlación observable que defina que un estado es "más ganador".
SELECT jugador.id, COUNT(DISTINCT reclamo.id) AS reclamos
FROM jugador
INNER JOIN reclamo ON jugador_id = jugador.id
GROUP BY jugador.id
HAVING COUNT (DISTINCT reclamo.id) > 1
ORDER BY reclamos DESC;
Existen numerosos jugadores con más de un reclamo, por lo que se puede observar un patrón "adictivo" en estos tipos de juegos de lotería, aunque sus "ganancias" no sean muy significativas.
SELECT ciudad_jugador, COUNT(*)
FROM limpieza_datos.loteria
GROUP BY ciudad_jugador
ORDER BY COUNT(*) DESC;
La ciudad con más jugadores es Houston (naturalmente, por estar ubicada en Texas), al igual que le siguen ciudades dentro o colindantes con Texas.
SELECT jugador_id, SUM(cantidad_ganada) AS total_ganado
FROM premio
WHERE fecha_draw >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 month'
GROUP BY jugador_id
ORDER BY total_ganado DESC;
Observamos que en el último mes nadie se ha llevado el "premio grande" con ganancias máximas de 525000 dólares pero seguidas de cantidades menores a 100000.
SELECT premio.jugador_id, EXTRACT(YEAR FROM fecha_draw) AS año, ROUND(AVG(cantidad_ganada),2) AS promedio_ganado
FROM premio
WHERE EXTRACT(YEAR FROM fecha_draw) IS NOT NULL
GROUP BY premio.jugador_id, EXTRACT(YEAR FROM fecha_draw);
Encontramos un patrón de que las ganancias anuales de los jugadores son mayores mientras más antiguo es el año, esto se puede deber a que los registros solo eran tomados de los "premios grandes" años atrás.
WITH total_premios_vendidos AS (
SELECT comerciante_id, COUNT(premio.id) AS premios_vendidos
FROM premio
INNER JOIN reclamo ON premio.reclamo_id = reclamo.id
INNER JOIN comerciante ON reclamo.comerciante_id = comerciante.id
WHERE comerciante.id != 1
GROUP BY comerciante.id, reclamo.comerciante_id
ORDER BY COUNT(premio.id) DESC
)
SELECT *
FROM total_premios_vendidos
WHERE premios_vendidos = (SELECT MAX(premios_vendidos) FROM total_premios_vendidos);
Al igual que el comerciante que más reclamos ha tenido, el que más premios ha vendido es "Colonies Food Mart" con un total de 13286 premios vendidos, por lo que algún especulador de la lotería preferiría comprar allí porque es "más probable ganar" (aunque no lo sea).
SELECT pais.id, pais.nombre_pais, SUM(cantidad_ganada) AS cantidad_ganada
FROM pais
JOIN jugador ON pais.id = jugador.pais_jugador_id
JOIN premio ON premio.jugador_id = jugador.id
GROUP BY pais.id, pais.nombre_pais
ORDER BY cantidad_ganada DESC;
El país que más dinero ha recibido en premios es Estados Unidos, seguido de México, países sin reconocer y Canadá.
SELECT ciudad.id, ciudad.nombre_ciudad, SUM(cantidad_ganada) AS cantidad_ganada
FROM ciudad
JOIN jugador ON ciudad.id = jugador.ciudad_jugador_id
JOIN premio ON premio.jugador_id = jugador.id
GROUP BY ciudad.id, ciudad.nombre_ciudad
ORDER BY cantidad_ganada DESC;
Las ciudades más ganadoras son aquellas en el interior o colindantes con Texas, la lista es encabezada por Houston con un total de 1340816899.26 dólares ganados.
SELECT estado.id, estado.nombre_estado, SUM(cantidad_ganada) AS cantidad_ganada
FROM estado
JOIN jugador ON estado.id = jugador.estado_jugador_id
JOIN premio ON premio.jugador_id = jugador.id
GROUP BY estado.id, estado.nombre_estado
ORDER BY cantidad_ganada DESC;
Naturalmente, el estado más ganador en cuánto a valor de premios es Texas con 12678872705.05 dólares.
SELECT condado.id, condado.nombre_condado, SUM(cantidad_ganada) AS cantidad_ganada
FROM condado
JOIN jugador ON condado.id = jugador.condado_jugador_id
JOIN premio ON premio.jugador_id = jugador.id
WHERE condado.id != 1630
GROUP BY condado.id, condado.nombre_condado
ORDER BY cantidad_ganada DESC;
EL condado de Harris encabeza la lista de ganadores, con un total de 1416773477.47 dólares en premio.
SELECT zip, zip4,
COUNT(DISTINCT(reclamo.id)) AS reclamos_hechos,
COUNT(DISTINCT(premio.id)) AS premios_ganados
FROM comerciante
INNER JOIN reclamo ON comerciante.id = reclamo.comerciante_id
INNER JOIN premio ON reclamo.id = premio.reclamo_id
INNER JOIN zip ON comerciante.zip_id = zip.id
INNER JOIN zip4 ON comerciante.zip4_id = zip4.id
WHERE comerciante_id != 1
GROUP BY zip, zip4
ORDER BY premios_ganados DESC, reclamos_hechos DESC;
EL zip que más reclamos y premios ha ganado se localiza en San Antonio.
SELECT jugador_id, jugador_nombre, jugador_apellido, COUNT(*) AS veces_ganadas
FROM jugador
INNER JOIN premio ON jugador.id = premio.jugador_id
GROUP BY jugador_id, jugador_nombre, jugador_apellido
ORDER BY veces_ganadas DESC;
Ha habido varios jugadores "multiganadores", encabeza la lista Mallory Neal con 20197 premios totales.
SELECT SUM(premio.costo_ticket - premio.cantidad_ganada) AS ganancia_estado
FROM premio
WHERE costo_ticket IS NOT NULL;
De los boletos registrados (que solamente son ganadores reclamados mayores a 1 dólar) el estado ha pagado 3849517485.57 dólares.
SELECT centro_reclamo.id, centro_reclamo.nombre_centro_reclamo,
COUNT(DISTINCT(reclamo.id)) AS reclamos_hechos,
COUNT(DISTINCT(premio.id)) AS premios_ganados
FROM reclamo
INNER JOIN centro_reclamo ON centro_reclamo.id = reclamo.centro_id
INNER JOIN premio ON reclamo.id = premio.reclamo_id
GROUP BY centro_reclamo.id, centro_reclamo.nombre_centro_reclamo
ORDER BY premios_ganados DESC, reclamos_hechos DESC;
Austin Super User es el centro de reclamo con más premios y reclamos registrados, encabezando la lista igualmente con valor monetario.
WITH premios_estadounidenses AS (
SELECT ciudadano_usa,
COUNT(*) AS premios_ganados
FROM jugador
INNER JOIN premio ON jugador.id = premio.jugador_id
WHERE ciudadano_usa != 'UNKNOWN'
GROUP BY ciudadano_usa
)
SELECT ciudadano_usa, ROUND(premios_ganados / (SELECT SUM(premios_ganados) FROM premios_estadounidenses), 2) * 100
FROM premios_estadounidenses;
El ratio de ganadores de premios de lotería de estadounidenses vs extranjeros es de 87/13 en favor de los estadounidenses.
SELECT anonimo, AVG(cantidad_ganada)
FROM reclamo
INNER JOIN public.premio ON reclamo.id = premio.reclamo_id
GROUP BY anonimo;
Los jugadores que desean permanecer anónimos ganan en promedio 2552621.79, mientras que los que no declaran anonimato 4381.54 dólares, por lo que los jugadores anónimos ganan, en promedio, 582 veces más.
SELECT anualidad, AVG(cantidad_ganada)
FROM reclamo
INNER JOIN public.premio ON reclamo.id = premio.reclamo_id
GROUP BY anualidad;
De la misma forma, los jugadores que desean anualidad ganan en promedio 7957747.14, mientras que los que optan por no-anualidad 3415.13.
SELECT especie_dinero, AVG(cantidad_ganada)
FROM premio
GROUP BY especie_dinero;
Se gana el doble de dinero en premios de mercanía.
SELECT nivel_premio, COUNT(nivel_premio) AS veces_ganadas
FROM premio
WHERE nivel_premio != 'UNKNOWN'
GROUP BY nivel_premio
ORDER BY veces_ganadas DESC;
Los niveles de premio que más ganan son Straight Box 24 y Straight.
SELECT tipo_loteria, COUNT(tipo_loteria) AS veces_ganadas
FROM premio
GROUP BY tipo_loteria
ORDER BY veces_ganadas DESC;
El tipo de lotería que más gana premios, según el volumen total de ventas son los "Scratch Tickets".
SELECT momento_dia_draw, COUNT(momento_dia_draw) AS veces_ganadas
FROM premio
WHERE momento_dia_draw != 'UNKNOWN'
GROUP BY momento_dia_draw
ORDER BY veces_ganadas DESC;
Observamos un patrón de reclamo en el que mientras más tarde, más reclamos hay.
SELECT
pais.nombre_pais,
jugador.id,
jugador.jugador_nombre,
jugador.jugador_apellido,
COUNT(*) AS num_reclamos,
SUM(premio.cantidad_ganada) AS total_premio,
MAX(premio.cantidad_ganada) AS max_premio,
comerciante.id,
comerciante.nombre_comerciante
FROM reclamo
INNER JOIN jugador ON jugador.id = reclamo.jugador_id
INNER JOIN premio ON reclamo.id = premio.reclamo_id
INNER JOIN comerciante ON reclamo.comerciante_id = comerciante.id
INNER JOIN ciudad ON jugador.ciudad_jugador_id = ciudad.id
INNER JOIN condado ON jugador.condado_jugador_id = condado.id
INNER JOIN estado ON jugador.condado_jugador_id = estado.id
INNER JOIN pais ON jugador.pais_jugador_id = pais.id
GROUP BY
pais.nombre_pais,
jugador.id,
jugador.jugador_nombre,
jugador.jugador_apellido,
comerciante.id,
comerciante.nombre_comerciante
HAVING COUNT(*) > 10 AND
AVG(premio.cantidad_ganada) > (SELECT AVG(cantidad_ganada) FROM premio)
ORDER BY total_premio DESC;
Esta fue una última consulta en la que decidimos emplear muchas de las funciones comunes en SQL para observar hasta que punto puede una consulta densa en estructura, dar un resultado que pueda ser entendible. La consulta arrojó solo 3 individuos que cumplen con las condiciones.
Como parte del análisis de la base de dato, decidimos implementar ciertas columnas que pueden después ser utilizadas para el entrenamiento de modelos. Cabe mencionar que el entrenamiento de modelos no fue llevado a cabo pero estas columnas brindan lo necesario para llevarlo a cabo. Por esto, se presenta a continuación una descripción de las columnas generadas, su consulta necesaria en SQL (que pueden ser igualmente consultadas al final del script querys.sql) y la posible aplicación en entrenamiento de modelos.
ALTER TABLE jugador ADD COLUMN suma_ganada DECIMAL(20,2);
WITH totales AS (
SELECT jugador_id, SUM(cantidad_ganada) AS total_ganado
FROM premio
GROUP BY jugador_id
)
UPDATE jugador
SET suma_ganada = totales.total_ganado
FROM totales
WHERE jugador.id = totales.jugador_id;
Ver inciso 3)
ALTER TABLE premio ADD COLUMN tardanza_recogida INTEGER;
UPDATE premio
SET tardanza_recogida = (SELECT fecha_pagado - fecha_venta_ticket FROM reclamo WHERE premio.reclamo_id = reclamo.id);
Se podría entrenar un modelo para determinar cuánto tiempo va a tardar un jugador en reclamar su premio en relación a cuánto dinero ganó ese premio.
ALTER TABLE jugador ADD COLUMN veces_ganador INTEGER;
WITH veces_ganador AS (
SELECT jugador.id AS jugador_id, COUNT(premio.id) AS veces_ganadas
FROM jugador
INNER JOIN premio ON jugador.id = premio.jugador_id
GROUP BY jugador.id
)
UPDATE jugador
SET veces_ganador = veces_ganadas
FROM veces_ganador
WHERE jugador.id = veces_ganador.jugador_id;
Un posible entrenamiento de modelo puede darse con la columna de dinero acumulado y veces ganado. De esta manera, un modelo podría obtener la información de qué tan probable es que un jugador vuelva a comprar (ganar) un ticket dado las ganancias que ha acumulado por boleto.
ALTER TABLE premio ADD COLUMN precio_ganancia DECIMAL(20,2) GENERATED ALWAYS AS (ROUND(cantidad_ganada/premio.costo_ticket,2)) STORED;
Un modelo podría predecir (imprecisamente ya que son juegos de azar) cual es la ganancia esperada (fuera del valor esperado matemático) según el precio de ticket que se compra para poder comprar los boletos "más rentables".
5) Columna para observar qué ciudad es la que gana más dinero en promedio por ticket (los nulls son ciudades donde no hay jugadores, solo comerciantes)
ALTER TABLE ciudad ADD COLUMN ganancia_promedio DECIMAL(20,2);
WITH ganancia_promedio_ciudad AS(
SELECT ciudad.id AS ciudad_id, ROUND(AVG(cantidad_ganada),2) AS promedio_por_ciudad
FROM jugador
INNER JOIN premio ON jugador.id = premio.jugador_id
INNER JOIN ciudad ON jugador.ciudad_jugador_id = ciudad.id
GROUP BY ciudad.id
)
UPDATE ciudad
SET ganancia_promedio = promedio_por_ciudad
FROM ganancia_promedio_ciudad
WHERE ciudad.id = ganancia_promedio_ciudad.ciudad_id;
Un último modelo podría aprender a precedir (aunque se trate de un juego de probabilidad) que ciudades son más propensas a ganar un mayor premio, tomando en cuenta otros factores como el tipo de boleto o tipo de juego.
*Nota: es importante mencionar que los datos de esta base de datos incluyen únicamente a los ganadores de los premios; las gráficas se realizaron ya sea en Excel o utilizando python con los paquetes de pandas, psycopg2, sqlalchemy y matplotlib que puede ser consultado en el script Loteria_Texas.py
Este fue sin duda un proyecto desafiante que requirió del uso de todos nuestros conocimientos. Por un lado, pudimos profundizar y prácticar las habilidades que ya teníamos desarolladas como el manejo de una base de datos a través de consultas de SQL, la creación de tablas y restricciones dentro de las tablas, y la normalización de una base de datos para reducir redundancia. Por otro lado, adquirimos nuevos conocimientos en los ámbitos de importación de grandes conjuntos de datos, limpieza de datos a través de funciones de SQL e inspección tuplar, y la generación de ideas (y columnas) para un posible entrenamiento de modelo. Creemos que lo más desafiante fue la limpieza de datos por la cantidad de errores que contenía el conjunto de datos desde el origen, pero justamente por esto pudimos comenzar a generar ideas sobre posibles consultas y cómo normalizaríamos la base de datos. En cuanto a los resultados obtenidos, estamos muy satisfechos con la variedad de consultas que realizamos, esto se debe a que dentro de ellas utilizamos diversas funciones de SQL y métodos de extracción de datos para poder analizar algo tan abstracto y arbitrario como los registros de los ganadores de una lotería. No descartamos en un futuro poder emplear estos resultados, completos o parciales, para poder entrenar ciertos modelos que se beneficien de los atributos generados a partir de la información existente. En suma, consideramos que fue un proyecto exitoso que necesitó de un constante esfuerzo, no solamente para emplear todo tipo de conocimientos, sino para aprender sobre la marcha y poder entregar resultados visibles.