▌ 01 Challenge ALura Store

═══════════════════════════════════════════════════════════

📌 Descripción

Este proyecto es un desafío académico de ciencia de datos. Se analizan las 4 tiendas de Alura Store para identificar la tienda menos eficiente y presentar una recomendación estratégica para el Sr. Juan sobre dónde reforzar la venta tras desinvertir en la tienda con peor desempeño.

Indicadores analizados:

• Ingresos totales por tienda.
• Categorías y productos más/menos vendidos.
• Calificaciones promedio de clientes.
• Costos de envío promedio.

🎯 Objetivos

1. Identificar la tienda menos eficiente de la cadena.
2. Justificar por qué venderla (desinvertir).
3. Recomendar en cuál tienda reforzar la venta, con argumentos basados en datos y visualizaciones.

🗂️ Estructura principal

• 01_Challenge_AluraStoreLatam_.ipynb: Notebook con la carga de datos, EDA, visualizaciones y conclusiones.
• data/ (opcional): Fuente(s) de datos.
• README.md: Este archivo.

⚙️ Requisitos

• Python 3.10+
• Librerías: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, jupyter

Instalación rápida:

pip install -q pandas numpy matplotlib seaborn jupyter