Les comparto mi proyecto de Alura Store Latam como parte de mi formación de Modelado de datos con Phyton, proyecto desarrollado como parte de mi formación ONE. Este consiste en la evaluación de la situación del Señor Juan, el cual busca tomar una decisión estratégica sobre cuál de sus cuatro tiendas vender para financiar un nuevo emprendimiento. Este proyecto desarrolla un análisis exhaustivo de datos utilizando Python con el fin de identificar cuál tienda presenta el rendimiento menos favorable y ofrecer recomendaciones informadas para respaldar su decisión.
El conjunto de datos utilizado para el análisis contiene información detallada sobre:
- 🛒 Producto: Identificación del artículo vendido.
- 🗂️ Categoría: Clasificación del producto.
- 💰 Precio y Envío: Valor de venta y costo de envío por transacción.
- 📅 Fecha y Ubicación de Compra: Registro temporal y ciudad de origen de la compra.
- ⭐ Calificación del Cliente: Opinión del cliente sobre la experiencia de compra.
- 💳 Método de Pago y Cuotas: Información sobre forma de pago utilizada.
- 📍 Coordenadas Geográficas: Ubicación espacial de cada transacción.
A través de un cuaderno Jupyter (.ipynb) manejado en google collab se desarrolló un análisis integral de los siguientes factores clave:
- Ingresos y Ganancia Bruta por Tienda
- Categorías de Productos más y menos vendidos
- Calificaciones Promedio de los Clientes
- Productos más y menos vendidos por tienda
- Costos Promedio de Envío
- Desempeño Geográfico por Ciudad
Puedes abrir el análisis y ejecutarlo directamente en Google Colab:
O directamente accediendo a este dando click en el botón Open in Colab del archivo ipynb anexo a este repositorio
- Python 🟦🟨
- Google collab ♾️
- Bibliotecas Pandas, Matplotlib y Folium.
- Las tiendas 2 y 3 presentan un excelente rendimiento integral.
- La tienda 1 destaca en ventas, pero tiene debilidades en satisfacción del cliente y logística.
- La tienda 4 requiere mejoras estratégicas, especialmente en productos de alto valor como electrodomésticos.
El análisis sugiere que el Sr. Juan considere conservar las tiendas 2 y 3, y evalúe más a fondo las debilidades de la tienda 1. Si bien la tienda 4 muestra un menor rendimiento, su ubicación geográfica y costos logísticos favorables pueden representar una oportunidad si se ajusta la estrategia comercial.