Mejorar la estructura del proyecto con bullets y sub-bullets

Author: rmendoza-code

README.md

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 Este proyecto demuestra un enfoque estructurado para realizar un análisis exploratorio de datos utilizando SQL en un contexto de data warehouse. El análisis sigue un proceso por etapas que va desde la exploración básica de la base de datos hasta análisis más complejos como rankings y segmentación.
 
-## 📊 Objetivo del Proyecto
+## Objetivo del Proyecto
 
 El objetivo principal es mostrar cómo realizar un análisis exploratorio de datos completo utilizando SQL, siguiendo un enfoque metodológico y estructurado. Este proyecto sirve como demostración de habilidades en:
 
@@ -13,29 +13,31 @@ El objetivo principal es mostrar cómo realizar un análisis exploratorio de dat
 - Generación de insights a partir de datos de ventas
 - Implementación de técnicas de análisis progresivamente más complejas
 
-## 🗂️ Estructura del Proyecto
-
-Proyecto_SQL_Datawarehouse/
-│
-├── Scripts/                  # Scripts SQL organizados por etapas de análisis
-│   ├── 00_init_database.sql  # Inicialización de la base de datos y carga de datos
-│   ├── 01_Database exploration.sql  # Exploración básica de la estructura de la BD
-│   ├── 02_Dimensions exploration.sql # Análisis de dimensiones
-│   ├── 03_Date exploration.sql      # Análisis temporal
-│   ├── 04_Measures exploration.sql  # Análisis de métricas principales
-│   ├── 05_Magnitude exploration.sql # Análisis de magnitudes
-│   └── 06_Ranking Analysis.sql      # Análisis de rankings
-│
-├── Datasets/                # Datasets utilizados y generados durante el análisis
-│   ├── gold.fact_sales.csv
-│   ├── gold.report_customers.csv
-│   └── gold.report_products.csv
-│
-└── Files/                   # Archivos adicionales del proyecto
-    └── Project Roadmap.png  # Diagrama del flujo de análisis
-
-
-## 📝 Metodología de Análisis
+## Estructura del Proyecto
+
+* **Scripts/** - Scripts SQL organizados por etapas de análisis
+  * `00_init_database.sql` - Inicialización de la base de datos y carga de datos
+  * `01_Database exploration.sql` - Exploración básica de la estructura de la BD
+  * `02_Dimensions exploration.sql` - Análisis de dimensiones
+  * `03_Date exploration.sql` - Análisis temporal
+  * `04_Measures exploration.sql` - Análisis de métricas principales
+  * `05_Magnitude exploration.sql` - Análisis de magnitudes
+  * `06_Ranking Analysis.sql` - Análisis de rankings
+
+* **Datasets/** - Datasets utilizados y generados durante el análisis
+  * `gold.fact_sales.csv` - Datos de ventas
+  * `gold.report_customers.csv` - Reporte de clientes
+  * `gold.report_products.csv` - Reporte de productos
+
+* **Files/** - Archivos adicionales del proyecto
+  * `Project Roadmap.png` - Diagrama del flujo de análisis
+
+* **Documentación**
+  * `README.md` - Descripción general del proyecto
+  * `ANALYSIS_PROCESS.md` - Detalle del proceso de análisis
+  * `FOR_RECRUITERS.md` - Guía para reclutadores sobre habilidades demostradas
+
+## Metodología de Análisis
 
 El proyecto sigue un enfoque de análisis por etapas:
 
@@ -53,7 +55,7 @@ El proyecto sigue un enfoque de análisis por etapas:
 
 7. **Análisis de Rankings**: Identificación de los mejores y peores productos, clientes y categorías según diferentes criterios.
 
-## 🔍 Principales Insights
+## Principales Insights
 
 El análisis permite descubrir:
 
@@ -62,19 +64,19 @@ El análisis permite descubrir:
 - Distribución de ventas a lo largo del tiempo
 - Métricas clave del negocio y su evolución
 
-## 🛠️ Tecnologías Utilizadas
+## Tecnologías Utilizadas
 
 - Microsoft SQL Server
 - T-SQL
 - Data Warehouse (Esquema Estrella)
 
-## 🚀 Cómo Ejecutar el Proyecto
+## Cómo Ejecutar el Proyecto
 
 1. Asegúrate de tener instalado Microsoft SQL Server
 2. Ejecuta los scripts en orden numérico, comenzando por `00_init_database.sql`
 3. Cada script contiene comentarios que explican su propósito y los insights que se pueden obtener
 
-## 📈 Resultados y Análisis
+## Resultados y Análisis
 
 Los resultados de este proyecto no son visualizaciones, sino un conjunto de insights valiosos obtenidos a través de la exploración estructurada de datos con SQL. Entre los principales logros se encuentran: