video1.0<iframe src="https://www.loom.com/embed/2bcabd1eb1344d5cb5fde0393808aa6b" frameborder="0" width="1920" height="1440" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>14401920Loomhttps://www.loom.com14401920https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/2bcabd1eb1344d5cb5fde0393808aa6b-b5e4ce31997d78b7.gif769.867Este Loom presenta el proyecto de SQL sobre estadísticas de fútbol, explicando el modelo de datos y el EDA generado a partir de un dataset abierto de varios años. Dani describe las tablas creadas, con granularidad por jugador y partido en Player Match Stats, y dimensiones como Player, Team, FutbolMatch y Competition, incluyendo índices, una función de eficiencia por contribuciones cada 90 minutos y dos vistas de rendimiento. En el script de datos detalla validaciones como nulos, duplicados, rangos y limpieza. Finalmente, muestra tres insights: equipos más eficientes de cara al gol, dependencia de un jugador estrella (ejemplos como Messi y Mbappé con hasta 35 por ciento) y jugadores infravalorados mediante comparaciones contra medias globales y minutos inferiores.