En este proyecto, ayudarás al Sr. Juan a decidir cuál de las cuatro tiendas de su cadena Alura Store debe vender para iniciar un nuevo emprendimiento. Para ello, se analizan datos de ventas, rendimiento y reseñas de cada tienda con el objetivo de identificar la tienda menos eficiente y fundamentar una recomendación basada en los datos.
- Cargar y manipular datos en formato CSV usando Pandas.
- Visualizar métricas clave con gráficos claros mediante Matplotlib.
- Analizar ingresos, categorías de productos, reseñas, ventas por producto y costos de envío.
- Interpretar los resultados para tomar una decisión informada sobre cuál tienda vender.
- Cálculo de ingresos totales por tienda.
- Identificación de categorías y productos más y menos vendidos.
- Análisis de costos promedio de envío.
- Visualización mediante gráficos de barras, gráficos circulares y gráficos de dispersión.
- Deducción y recomendación fundamentada sobre la tienda menos eficiente.
- Python 3.x
- Pandas
- Matplotlib
- (Opcional) Folium para mapas interactivos y análisis geoespacial
- Python 3.x instalado
- Librerías: pandas, matplotlib, numpy
- (Opcional) folium para análisis geográfico
Puedes instalarlas con:
pip install pandas matplotlib numpy folium