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Caso Práctico 1: Análisis de Ventas

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En este caso práctico, aplicaremos las técnicas y herramientas aprendidas en los módulos anteriores para analizar las ventas de una empresa ficticia. El objetivo es identificar patrones, tendencias y áreas de mejora para optimizar las decisiones comerciales.

Objetivos del Caso Práctico

  1. Comprender los datos de ventas: Familiarizarse con el conjunto de datos proporcionado.
  2. Limpieza y preparación de datos: Asegurarse de que los datos estén listos para el análisis.
  3. Análisis descriptivo: Resumir y visualizar los datos para obtener una visión general.
  4. Análisis predictivo: Utilizar modelos para predecir futuras ventas.
  5. Presentación de resultados: Crear un informe que resuma los hallazgos y recomendaciones.

Paso 1: Comprender los Datos de Ventas

Descripción del Conjunto de Datos

El conjunto de datos contiene información sobre las ventas de una empresa durante los últimos dos años. Las columnas incluyen:

  • Fecha: La fecha de la venta.
  • Producto: El nombre del producto vendido.
  • Categoría: La categoría del producto.
  • Cantidad: La cantidad de productos vendidos.
  • Precio Unitario: El precio por unidad del producto.
  • Ingresos: Los ingresos generados por la venta.
  • Región: La región donde se realizó la venta.

Ejemplo de Datos

Fecha Producto Categoría Cantidad Precio Unitario Ingresos Región
2022-01-01 Producto A Electrónica 10 50 500 Norte
2022-01-02 Producto B Ropa 5 20 100 Sur
2022-01-03 Producto C Alimentos 15 10 150 Este

Paso 2: Limpieza y Preparación de Datos

Tareas de Limpieza

  1. Eliminar duplicados: Asegurarse de que no haya filas duplicadas.
  2. Manejo de valores nulos: Rellenar o eliminar valores nulos según corresponda.
  3. Conversión de tipos de datos: Asegurarse de que las columnas tengan el tipo de datos correcto (por ejemplo, Fecha como tipo de fecha).

Ejemplo de Código en Python

import pandas as pd

# Cargar los datos
data = pd.read_csv('ventas.csv')

# Eliminar duplicados
data = data.drop_duplicates()

# Manejo de valores nulos
data = data.fillna({'Cantidad': 0, 'Ingresos': 0})

# Conversión de tipos de datos
data['Fecha'] = pd.to_datetime(data['Fecha'])

# Verificar los cambios
print(data.info())

Paso 3: Análisis Descriptivo

Resumen Estadístico

Calcular estadísticas descriptivas básicas como la media, mediana, y desviación estándar.

# Resumen estadístico
print(data.describe())

Visualización de Datos

Crear gráficos para visualizar las ventas por categoría, región y a lo largo del tiempo.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Ventas por categoría
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Categoría', y='Ingresos', data=data, estimator=sum)
plt.title('Ingresos por Categoría')
plt.show()

# Ventas por región
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Región', y='Ingresos', data=data, estimator=sum)
plt.title('Ingresos por Región')
plt.show()

# Ventas a lo largo del tiempo
plt.figure(figsize=(10, 6))
data.groupby('Fecha')['Ingresos'].sum().plot()
plt.title('Ingresos a lo Largo del Tiempo')
plt.show()

Paso 4: Análisis Predictivo

Modelos Predictivos

Utilizar un modelo de regresión lineal para predecir las ventas futuras.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Preparar los datos
data['Mes'] = data['Fecha'].dt.month
X = data[['Mes', 'Cantidad', 'Precio Unitario']]
y = data['Ingresos']

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear y entrenar el modelo
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Predicciones
predictions = model.predict(X_test)

# Evaluar el modelo
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Error Cuadrático Medio: {mse}')

Paso 5: Presentación de Resultados

Informe de Resultados

Crear un informe que resuma los hallazgos y recomendaciones basadas en el análisis.

Resumen de Hallazgos:

  • Categorías más rentables: La categoría de Electrónica generó los mayores ingresos.
  • Regiones más rentables: La región Norte tuvo las mayores ventas.
  • Tendencias temporales: Las ventas aumentan significativamente durante los meses de noviembre y diciembre.

Recomendaciones:

  • Aumentar el inventario de productos electrónicos en la región Norte.
  • Promociones especiales durante los meses de noviembre y diciembre para maximizar las ventas.
  • Optimizar precios basados en el análisis de elasticidad de la demanda.

Ejemplo de Visualización Final

# Visualización final de las predicciones
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(y_test, predictions)
plt.xlabel('Valores Reales')
plt.ylabel('Predicciones')
plt.title('Predicciones vs Valores Reales')
plt.show()

Conclusión

En este caso práctico, hemos aplicado técnicas de limpieza y preparación de datos, análisis descriptivo y predictivo, y hemos presentado los resultados de manera clara y concisa. Este ejercicio proporciona una base sólida para realizar análisis de ventas en un entorno empresarial real.

Próximo Paso: Continúa con el siguiente caso práctico sobre la optimización de inventarios para seguir desarrollando tus habilidades en analítica de negocios.

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