Este proyecto fue desarrollado como parte del desafío de Data Science de Alura Latam y tiene como objetivo analizar el desempeño de cuatro tiendas bajo distintos criterios comerciales, logísticos y de satisfacción del cliente.
Determinar cuál de las cuatro tiendas debería ser vendida por su propietario, el Sr. Juan, considerando los siguientes factores:
- Ingreso total y neto por tienda
- Costo de envío total y promedio
- Calificación promedio de los clientes
- Categorías más y menos vendidas
- Productos más y menos vendidos
- Diversidad y rotación de productos
El análisis fue realizado en Google Colab y está disponible en:
📁 https://colab.research.google.com/drive/1R8b97dLrG4i6xS3adPXwGv0e0DzOb4Rb?usp=sharing
El notebook incluye:
- Limpieza y procesamiento de datos
- Agrupaciones y cálculos por tienda
- Visualizaciones interactivas con Plotly
- Informe final con recomendación de cuál tienda vender
- Python 🐍
- Pandas
- Plotly
- Google Colab
Según el análisis realizado, se recomienda vender la Tienda 4, ya que presenta el menor ingreso neto, menor diversificación de productos y una calificación de clientes por debajo del promedio general.
🔍 Este análisis fue respaldado por datos reales y visualizaciones interactivas. Puedes explorar el notebook completo para ver los pasos y resultados.
Este trabajo fue realizado como parte del reto de aprendizaje de Alura Latam.
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