Challenge-python

Análisis de Rendimiento de Tiendas - Alura Store

Este proyecto tiene como finalidad analizar el desempeño de las cuatro tiendas que conforman la cadena Alura Store. El objetivo principal es apoyar al Sr. Juan en la toma de decisiones estratégicas, específicamente para determinar cuál tienda vender con el fin de iniciar un nuevo emprendimiento.

Propósito del Proyecto

El análisis se enfoca en identificar la tienda con menor eficiencia operativa y comercial, basándose en indicadores clave. La decisión se fundamenta en datos reales y comparativos.

Funcionalidades del Proyecto

• Análisis de ingresos totales por tienda.
• Evaluación de calificaciones promedio otorgadas por los clientes.
• Identificación de productos más y menos vendidos por tienda.
• Revisión de las categorías de productos más populares.
• Cálculo del costo de envío promedio en cada tienda.
• Visualización de los resultados mediante gráficos comparativos.
• Informe final con conclusión y recomendación basada en los datos analizados.

Estructura del Proyecto

• AluraStoreLatam.ipynb: Notebook principal con el análisis completo.
• Gráficos generados durante el análisis (dentro del notebook).
• Informe final en formato Markdown incluido al final del notebook.

Instrucciones de Uso

1. Abrir el archivo AluraStoreLatam.ipynb en Google Colab o en un entorno de Jupyter Notebook.
2. Asegurarse de contar con las siguientes bibliotecas instaladas:
   • pandas
   • matplotlib
   • seaborn
3. Ejecutar el notebook de forma secuencial, desde la importación de datos hasta el informe final.
4. Consultar el resumen y recomendación final para tomar decisiones estratégicas.

Requisitos Previos

• Conocimientos básicos de Python y análisis de datos con pandas.
• Familiaridad con la ejecución de notebooks en Google Colab o Jupyter.
• Comprensión general de visualización de datos.

Conclusión del Proyecto

Este análisis permite determinar de forma objetiva cuál tienda representa un menor rendimiento y mayor carga operativa. A partir de esta información, se recomienda al Sr. Juan vender la tienda menos eficiente, liberando así recursos que puedan invertirse en un nuevo proyecto con mayor potencial.

Autor

Wilmer Subero
Análisis desarrollado como parte de un ejercicio práctico de toma de decisiones basada en datos.