Introducción: fundamentos de la visualización de datos

1

¿Qué aprenderás sobre la visualización de datos?

2

¿Qué es la visualización de datos?

3

Florence Nightingale y la dama de la lámpara

4

Retos para aprender visualización de datos

5

Importancia de la visualización de datos: disminuye la carga cognitiva

6

Herramientas para visualizar datos: Excel, Tableau, Power BI, Google Analytics, Google Data Studio

7

¿Cómo usar correctamente una gráfica? Ejemplos y usos de visualizaciones

8

Buenas prácticas para visualización de datos: user personas, mentiras estadísticas y principios de Gestalt

9

Caso Target: conflictos de ética en la ciencia de datos y Big Data

Elige la gráfica correcta para tus reportes

10

Gráfica de barras

11

Gráfica de pie

12

Gráfica de dispersión

13

Gráfica de burbujas

14

Gráfica de mapas

15

Tipos de mapas: isolíneas, coropletas, diagramas, anamórficos

16

Gráfica de heat map o mapas de calor

17

Gráfica de tablas

18

Importancia del storytelling en la visualización de datos

Data Visualization para Business Intelligence

19

¿Cómo afecta la visualización de datos en tu negocio?

20

Explora, descubre, pregunta: toma decisiones inteligentes con análisis de datos

21

Práctica: análisis y exploración de datos

22

Práctica: storytelling para contar historias con datos

23

Caso Walmart: integra visualización de datos y Big Data con inteligencia de negocios

Flujo de trabajo y etapas del Business Intelligence

24

Recolección de datos

25

Limpieza de datos

26

Exploración de datos

27

Creación de gráficas y visualizaciones

28

Generación de reportes con storytelling

29

Define objetivos SMART con KPIs o Key Performance Indicators

Recomendaciones finales para Visualización de Datos

30

Caso Orbitz: beneficios de una cultura data-driven o basada en datos

31

Continúa aprendiendo Data Science, Business Intelligence y Visualización de Datos

Práctica: análisis y exploración de datos

21/31

Lectura

Para este ejercicio, te invito a que puedas realizar una exploración sobre una base de datos llamada Super Store Data.

Esta base de datos es una recopilación sobre la información de ventas de una tienda de Estados Unidos, cuya giro es la venta de productos y materiales clasificados de la siguiente manera:

  • Furniture
  • Office Supplies
  • Technology

La base de datos abarca los años del 2011 al 2014 y contiene datos pertinentes sobre los descuentos aplicados, nombre de los clientes y la ubicación geográfica de los clientes por cada transacción realizada.

Para esto, puedes utilizar la herramienta de visualización de datos que más te acomode y la idea es que puedas explorar, descubrir y cuestionar lo que sucede en la empresa simplemente analizando esta información

El archivo está en formato de XLS, por lo que no deberás tener ningún problema abriéndolo en Excel o Google Spreadsheets.

Para este caso, solo nos enfocaremos en la pestaña “Orders”.

Excel Exploración de Datos

En caso de que desees hacer la exploración de datos utilizando Python, también puedes hacer una exportación desde Excel y convertirlo en formato CSV.

Como ejemplo de tus visualizaciones te recomiendo algunas preguntas básicas que debes responder durante tu exploración. Te recuerdo que no están limitadas por éstas y tú mismo puedes crear las tuyas de manera personal de acuerdo a lo que quieras investigar.

  • ¿Cuál es la categoría de productos más vendida?
  • ¿Quién es el cliente que compra más?
  • ¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?

Aquí te dejo un ejemplo sobre la primera pregunta:

visualización de datos

¿Cómo se logra esta visualización?

Recuerda que puedes limpiar, filtrar y modificar la forma de tu base de datos para poder hacer la exploración de una forma más sencilla.

Para poder responder la primera pregunta simplemente copié las columnas “Category” y “Sales” y las pegué en una pestaña distinta para poder trabajar más fácil.

exploración de datos con excel

Una vez con esta información separada, simplemente basta con seleccionarla en su totalidad y dirigirnos al menú Insertar de la barra de herramientas donde podremos encontrar la opción Gráficos recomendados.

análisis de datos con Excel

En esta sección Excel nos mostrará el gráfico que considera más pertinente para la visualización de datos, podemos cambiarlo en la pestaña de Todos los gráficos pero para esta demostración simplemente aceptaremos lo recomendado.

visualización de datos con Excel

¡Aceptamos y tendremos nuestro Data Viz listo para inspeccionar!

visualización de datos con Excel

Crea las visualizaciones que desees, sé curioso, investiga y deja a los datos contar sus historias.

Recuerda que en la exploración el límite es tu imaginación y cuanto más tiempo pases indagando en la base de datos, más fácil será para entenderla.

Déjame en los comentarios algunos de tus interesantes descubrimientos. ¡Y no te preocupes! En la próxima clase haremos una demostración de storytelling utilizando los datos de la base de datos que estuvimos analizando. ¡Nos vemos ahí!

Aportes 103

Preguntas 4

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Genial. Lo he realizado con Power BI. 😃

Para los interesados en querer hacer esta practica usando Pandas y Matplotlib, les dejo un tutorial elaborado por mi que les puede ser de ayuda

Esta practica la hice usando Pandas, Numpy, Matplotlib y Jupyter Notebook

Les comparto mi visualización desarrollada sobre Qlik sense.

Utilicé Google Data Studio, las respuestas a las 3 preguntas planteadas son:

  1. Tecnologia es la categoria que más vende.
  2. El cliente que más ventas ha tenido es Sean Miller
  3. El Quarter en donde se tuvieron más ventas fue el Q4 de 2017

Como curiosidad: En los primeros cuatrimestres no se vende mucho, pero en el Q4 se da un repunte de ventas, posiblemente debido a las festividades.

(Y perdón por los colores sobresaturados, desde que me pasé a Ubuntu no sé porqué pero al tomar capturas los colores se sobresaturan)

Les comparto mi resultado con Power BI

También coloqué un filtro para ir viendo año por año, estos son los resultados del año 2017

Comparto algunas de los datos que pude observar. Excelente curso!!

Hice el ejercicio de generar gráficas de barras con pandas y matplotlib en Google Colab. Este es el resultado:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def show_bar_chart(labels, series, width_cols, title, xLabel, xLabel_orientation, yLabel):
  pos=np.arange(len(labels))
  fig, ax = plt.subplots()
  for serie in series:
    ax.bar(pos,serie,width_cols,label=xLabel)
  ax.set_ylabel(yLabel)
  ax.set_title(title)
  ax.set_xticks(pos)
  ax.set_xticklabels(labels,rotation=xLabel_orientation)
  ax.legend()
  fig.tight_layout()
  plt.show()

data = pd.read_excel("/superstore.xls",index_col='Row ID')

#¿Cuál es la categoría de productos más vendida?
categories = data[['Category','Sales']]
categories = categories.groupby(['Category']).sum()
plot01_labels = categories.index.to_list()
plot01_values = [[val[0] for val in categories.values]]
show_bar_chart(plot01_labels,plot01_values,0.4,'Sales by category','categories','horizontal','sales')

#¿Quién es el cliente que compra más?
customers = data[['Customer Name','Sales']]
customers = customers.groupby(['Customer Name']).sum()[-10:]
customers = customers.sort_values('Sales',ascending=False).head(10)
plot02_labels = customers.index.to_list()
plot02_values = [val[0] for val in customers.values]
show_bar_chart(plot02_labels,[plot02_values],0.4,'Sales by customer','customers','vertical','sales')

#¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?
def set_Q(row):
  return row['Order Date'].quarter
quarters = data[['Order Date','Sales']]
quarters = quarters.assign(Q = quarters.apply(lambda r: set_Q(r), axis=1))
quarters = quarters.groupby(['Q']).sum()
plot03_labels = quarters.index.to_list()
plot03_values = [val[0] for val in quarters.values]
show_bar_chart(plot03_labels,[plot03_values],0.4,'Sales by quarter','quarters','horizontal','sales')

Por categoría

Sean Miller, el que compra más

4to trimestre del 2017

Algunos extra que estaba probando


En la parte de categorías me sale que las mayores ventas se dan en Office Supplies. Espero me puedan confirmar.

Mi solución al reto propuesto:
En mi caso yo utilice Tableau Publlic y la data viz puede ser encontrada en:
https://public.tableau.com/app/profile/heberto.nicol.s.hern.ndez.andrade/viz/SuperStoreData_fundamentos_viz/Dashboard1?publish=yes

RETO: Superstore

¿Qué descubrimiento o resultado de gran relevancia encontraste analizando la base de datos de Super Store Data?

Por tanto, podemos aplicar un descuento hasta un 20%, de tal manera aún poder tener ganancias, caso contrario estaremos entrando en pérdida en las diferentes categorías.

Presentación

  1. ¿Cuál es la categoría de productos más vendida?
    • Forniture
  2. ¿Quién es el cliente que compra más?
    • Jonathan Doherty
  3. ¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?
    • En todos los años el Q4 es del mayores ventas

Reporte

Recomendación, entregar lo que se pide a no ser que te digan investiga

Buenos dias compañeros, les comparto mi progreso, realice la actividad con PowerBI y son mis primeros pasos con la herramienta, utilicé algunos filtros para obtener algunos datos mas específicos como los clientes por año y por región, asi como algunas subcategorías, me gusto mucho PowerBI, esperemos seguir practicando y mejorando. Saludos!

¿Cuál es la categoría de productos más vendida?
La categoría de producto mas vendida en casi todas las regiones fue la de tecnología, siendo west la única en la que en total de ventas a lo largo de los 4 años analizados la categoría que representó mas ventas fue la de muebles. Esto por que era lo que mas se vendía en años anteriores, en años recientes la categoría con mas ventas fue tecnología al igual que el resto de las regiones ya que tuvo un aumento muy importante. A su vez siendo celulares y tabletas las subcategorías más vendidas.

¿Quién es el cliente que compra más?
El cliente que más compra en el periodo de tiempo analizado es Sean Miller
Por año:

  • Cliente que más compra 2014: Sean Miller
  • Cliente que más compra 2015: Peter Fuller
  • Cliente que más compra 2016: Tamara Chand
  • Cliente que más compra 2017: Raymond Buch

Por región:

  • Cliente estrella Central: Tamara Chand
  • Cliente estrella East: Tom Ashbrook
  • Cliente estrella South: Sean Miller
  • Cliente estrella West: Raymond Buch
    Habrá que hacerles saber a dichos clientes lo importante que son para la empresa 😊

¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?
El patrón nos indica que en todos los años el trimestre 4 es el que presenta mas ventas. Hay que estar preparados para afrontar con buen stock dichas fechas.

¿Cuáles son los Estados con más ventas?

  1. California
  2. New York
  3. Texas
  4. Washington
  5. Pennsylvannia

Estados con más ventas por región:

  • Central: Texas, Illinoes, Michigan Indiana y Wisconsin.
  • East: New York, Pennsylvannia, Ohio, New Jersey y Massachusetts.
  • South: Florida, Virginia, North Carolina, Georgia y Kentucky.
  • West: California, Washington, Arizona, Colorado y Oregon.

¿Cuáles son los estados con menos profit o incluso perdidas?

  1. Texas
  2. Ohio
  3. Pennsylvania
  4. Illinois
  5. North Carolina

Estados con menor profit por región:

  • Central: Texas, Illinoes, North Dakota, South Dakota y Kansas.
  • East: Ohio, Pennsylvania, West Virginia, Maine y District of Columbia.
  • South: North Carolina, Tennessee, Florida, South Carolina y Louisiana
  • West: Colorado, Arizona, Oregon, Wyoming y Idaho.

PowerBi es muy buena herramienta si solo quieres visualizar y explorar datos, los datos están en Excel y no son millones.

¿Cuál es la categoría de productos más vendida?

¿Quién es el cliente que compra más?

¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?

  1. La categoría más vendida es la de Technology. En esta misma categoría pero por segemento, el de consumo es donde se concentra más dichas ventas netas.

  2. El mejor cliente desde el año 2014 es Sean Miller, al que se le ha vendido un poco más de 24,500 dólares con apenas unas 4 órdenes, lo que significa que a pesar que no tiene tantas órdenes implica que hay productos que le han llamado su atención.

  3. El mejor trimestre en las ventas netas desde el año 2014 al 2,017 has sido el tercer trimestre del año 2,017 registrando un poco más de 27,800 dólares.

Les comparto mi visualización.

  • A pesar de que las ventas de muebles son altas en las cuatro regiones, sus beneficios son muy bajos a comparación de las demás categorías

  • La tecnología es la categoría que tiene mayores beneficios

  • Dado el importante volumen de ventas de muebles en la región central , su utilidad(negativa) merece ser analizada

  • El segmento Consumidor es el mayor comprador de mercancía a nivel nacional de la tienda, siendo comprador del 50% de esta

Respondiendo las preguntas…:
¿Cuál es la categoría de productos más vendida?
Technology

¿Quién es el cliente que compra más?
Jonathan Doherty 150 unidades

¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?
Trimestre 4

Sean Miller es el mejor cliente

Respuestas: 1. Technology 2. Sean Miller 3. Q4

Para calcular los cuartiles en Excel use la siguiente formula:
=REDONDEAR.MAS(MES(A2)/3, 0)
Teniendo en cuenta que la primer fecha esta en A2.

Para un Excel mas antiguo podría funcionas asi la formula :
=REDONDEAR.MAS(MES(A2)/3 ; 0)

Con tablas y gráficos dinámicos pude segmentarlo de acuerdo al año el mismo ejemplo.

Ahora realicé el informe más completo:
https://datastudio.google.com/reporting/9116b0e7-e854-467e-a17b-f73efc861a82

Si alguien quiere comentar algo, bienvenido 😃)))

AQUI ESTA MI APORTE, CUALQUIER SUGERENCIA SERIA DE MUCHA AYUDA

Lo realicé en Power BI:

  • Categoria de productos más vendidos
  • Especificacion de productos más vendidos
  • Ubicacion de las compras realizadas
  • lista de clientes más compradores
  • trimestres / zonas geograficas…
  • La categoría de productos más vendida es Office Supplies Category
  • El cliente que más compró fue Sean Miller
  • El trimestre con más ventas fue el Q4 de 2017

En primera instancia no me creí capaz de lograrlo, y con último suspiro de voluntad me senté a intentarlo en PowerBI y boom! se logró!

  • inserte meme * Me vi y me dije: ¿Esto es real? ¿Es esto posible? Quéde como guatafac?

https://datastudio.google.com/s/t90m1N3k7CI
lo que me llama la atencion fue que no nesesariamente , el que mas unidades compra es el que mas ganancias deja … psdt no se subir imagenes y no pude separar los datos por trimestre si alguien me aconseja como seria genial

¿Cuál es la categoría de productos más vendida?

¿Quién es el cliente que compra más?

¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?

Comparto mi ejercicio realizado en Power BI

Esta fue la visualización obtenida con los datos, basicamente es la respuesta a las tres preguntas iniciales que se plantearon y un mapa donde se puede ver la densidad de ventas por estado.

Dando respuesta a las preguntas con base en la información procesada, se tiene lo siguiente:

  1. La categoria que más vende es Technology con un 36.4% del total de las ventas.
  2. El cliente que más compra es Sean Millner, resportando un total de $25K en el periodo entre 2014 y 2017.
  3. El trimestre donde más ventas se registran es el Q4 con $878K, el trimestre con más ventas fue el Q4 del 2018 con un total de $280k.
  4. En cuanto a los territorios, los estados con más ventas son California ($458K), New York ($311K) y Texas ($170K).

Saludos!

Yo encontré las sub-categorías menos rentables:

Top 5 clientes junto con la categoria y fecha de compra

Top 3 estados y ciudades con mayores ventas

Ventas por Trimestres de 2014 - 2017

Después de haber hecho el curso de Análisis de Datos con Power BI (https://platzi.com/cursos/powerbi/):

Cómo se puede evidenciar, al analizar los datos mediante tablas dinámicas, el trimestre donde se presentan mayor cantidad de ventas corresponde al ultimo trimestre del año.


Como se evidencia en la imagen el producto mas vendido corresponde a tecnología, esto se hizo con una tabla dinámica y generando un gráfico de barras en base a esta.


PAra el segundo caso mediante una tabla dinámica se busco del valor máximo del total de artículos comprados, viendo que para este caso el cliente que mas compro fue Jonathan Doherty, con un total general de 150 artículos.

En mi experiencia he trabajado con áreas de la salud, ventas, marketing y todas en un punto dado hacen necesaria la exploración y el análisis de los datos para así tomar decisiones en tiempo real o al menos lo mas cercana posible. Es muy importante esta parte del DataViz ya que nos permite llegar a la granularidad de los datos y así desplegar hechos y tendencias de la información recaudada para que las áreas organizacionales tomen las mejores alternativas de decisión.

Realizado en power bi

Lo resolví con Jupyter Notebook, les dejo mi github link-
Agradezco el feedback 😄

Análisis de ventas Enero 2014 a Diciembre 2017

¿Cuál es la categoría de productos más vendida?
La categoría más vendida el Technology representando un 50.8% de las ventas totales seguida por office supplies con 42.7% y furniture con 6.4% .

¿Quién es el cliente que compra más?
Sean Miller se ha convertido en eñ mejor comprador en el transcurso del tiempo con un total de $25 mil dolares

¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?
A nivel general en el transcurso de los años el mejor trimestre ha sido el cuerto
En el transcurso de la historia el trimestre que repunto con gran diferencia fue el cuarto trimestre del año 2016.

Consumer representa el mejor segmento del mercado con ganancias de $134.119 dolares equivalentes al 46.8 % del mercado con respecto a Corporate y home office 32.1 y 21.1% respectivamente.

West representa ganancias por $108.418 dolares siendo el estado que mayores ganancias ha representado.
Con respecto a las ciudades California y New York son las ciudades con mayores ventas.

Las fotocopiadoras son los productos menos vendidos, pero los que mayor ganacia representan, mientras que las Tables representan perdisar por $17.700 dolare.

DataVisualization con Excel

Para el periodo entre 2014 a 2017 en la Superstore presentó ventas totales por 9,8M de USD y una utilidad de 286K USD donde la categoría de Tecnología fue la que mas ventas obtuvo con una participación de 35,3%, de todos nuestros 793 clientes Adrian Barton aportó el 1,43% al total de ventas siendo este nuestro cliente más valioso y presentamos una tendencia a incrementar nuestra ventas sobre el T4 para todos los años en especial nuestro pico mas alto se presenta en el T4 del año 2017.

Nota:
El valor de ventas totales se obtiene de (SalesQuantity(1-Discount))

Utilicé solo dos colores para poder hacer énfasis en los datos que quería que sobresalieran.
En el Dashboard podemos ver que la categoría con mayores ventas es la tecnología, siento el segmento de consumidores el que realiza más compras.
Para poder visualizar los estados con mayores ventas utilicé un mapa, con el que podemos ver que California, Texas, New York y Washington son nuestros mejores clientes. En cuanto a las ventas trimestrales, podemos ver que tenemos un efecto de temporada, siendo el cuarto trimestre en el que presentamos mayores ventas lo cual puede ser el resultado del Black Friday y Navidad. También, incluí un listado de nuestros Top 10 de clientes.

Por cierto, utilice Tableau.

Usando Google sheets

  • Categoría de productos más vendidos: Tecnología.

  • Cliente que más compra: Sean Miler

  • Trimestre con más ventas: 4to 2017

A pesar de que la región sur generó menor valor de venta y menor margen de utilidad que las otras tres regiones (central, este y oeste), fue la región central la que dejó menores utilidades. Esto podría explicarse ya que en la región central se dieron mucho más descuentos y la región sur, se dieron muchos menos descuentos (casi la mitad que la región central).

La categoría Muebles representa el segundo mayor monto de venta por categoría, pero tiene la menor utilidad de todas. Las otras categorías tienen un margen del 17% pero muebles sólo tienen un margen del 2%. En la región central se vendió un monto similar de muebles con otras categorías. Eso también podría explicar porqué arrojó la menor utilidad.

34% de las ventas de Muebles representan utilidades negativas, en contraste con el 15% que representa en las otras categorías.

Buenas tardes, les comparto mis respuestas

Elaborado en Tableau

categoria de productos mas vendida es Tecnologia
el cliente que mas compra es Sean Miller
se vende mas en el 4to trimestre

Hola todos, descubrí que con la comercialización de algunos productos, la empresa pierde dinero.
El análisis del profit arrojó que existe una categoría de productos con una rentbilidad muy baja.

Al analizar con mayor profundidad las subcategorías descubrí que Bookcases y Tables hacen perder dinero a la empresa.

Por esta razón se recomienda que la dirección de la empresa elimine algunos productos de estas categorías o al menos los sustituya para mejorar su rentabilidad

  • ¿Cuál es la categoría de productos más vendida?
  • ¿Quién es el cliente que compra más?
  • ¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?

Dashboard realizado el Power BI:

Dejo mi aporte:

![](

  1. La categoría que más unidades vende es Office, pero la que mejor rentabilidad deja es Technology.
  2. La mayor cantidad de ventas se realiza en el noroccidente del país.
  3. El cliente que más compra es William Brown
  4. Se facturó más en el Q4.

Los productos que se deberían dejar de vender de inmediato por el hecho de que están generando pérdidas son:

  • Supplies - $1.189
  • Bookcases - $3.473
  • Tables - $17.725

Reporte de ventas usando power BI

Mi aporte con Tableau

Se adjunto ejercicio con las visualizaciones:

  1. gráfica de la categoría con mayor participación
  2. cliente más comprador
  3. tabla que muestra el trimestre por año
  4. comparativo de ventas por vendedor
  5. etiqueta de datos con información de ventas totales.

Visualización realizada en Power BI.

Aquí mi análisis:

  • Deben dejar de vender furniture; también hay algunos office supplies con los que se está perdiendo dinero

  • El profit ha aumentado año con año

  • Hay algunas ciudades donde las ventas son enormes, deben hablar con los vendedores de esas ciudades para ver que estan haciendo ellos y replicarlo en las demás ciudades

  • Hay que homologar el tipo de envío para reducir costos; hay muchos del mismo día y de first class cuando tal vez la gran mayoría debería ser standard

  • Las mesas están en el Top4 de ventas pero tienen pérdidas; habría que checar el márgen y los costos administrativos

  • El márgen de contribución en la región central es demasiado bajo en comparación con las demás; hay que revisarlo

Lo hice con Excel pero no pongo gráficas porque están medio feas jajaja. Cuando aprenda PowerBi y Tableau ya será diferente.

Trabajo realizado con Power BI

Comparto mi Data Viz:

Resumen:
Categoria con mas ventas: Office Supplies
Trimestre con mas ventas: T4
Cliente que mas compra: Sean Miller
Pero aqui vemos que este cliente no genera ganancias, sino perdidas a causa de los descuentos.
Por lo que el mejor cliente en cuanto a ganancias seria: Tamara Chand

Aquí la consigna con un agregado de un scatter plot entre ventas y ganancias:

Mi humilde dashboard

Una Visualización Sencilla para dar respuesta a las 3 preguntas que planea el profesor.

Reporte.

![](

Buenas tardes.

Comparto el histograma de ventas por regiones en EEUU.

Saludos.

Excelente clase.

Como se puede observar en la data viz, la categoría que más representa ingresos en las ventas es la de tecnología en la modalidad standard.

Se puede apreciar que la mayor cantidad de ventas está en los meses de Septiembre, Noviembre y Diciembre. puedo concluir que Noviembre y Diciembre tienen esa cantidad de ventas debido a las compras de fin de año, pero Septiembre me deja la duda de que pudo suceder, creería que puede ser por algún tipo de descuento aplicado para ese mes, pero no supe como comprobarlo.

https://app.powerbi.com/groups/me/reports/0ef6a76c-b06d-4741-89ac-bc91f40e8d5f/ReportSection


Hice otros análisis:

Aquí esta el análisis de la cantidad de elementos con la categoría y subcategoría a la que pertenecen. Los tres elementos más vendidos fueron carpetas, papeles y mobiliario. Es interesante que estos que fueron los elementos más vendidos no corresponden a la categoría de tecnología (categoría con mayor número en ventas)

Lo mas interesante que encontré fue que si bien el rubro de la tecnología deja mas dinero, no es lo que mas se vende, mas bien lo mas vendido son los artículos de oficina !

Ok con las tres preguntas que se plantean durante el post y con Power BI tengo estas cosas que me gustaría resaltar.

En esta primera imagen tenemos que lo más vendido por categorias es los productos tecnológicos con 836.000 en ventas, el cliente que más compro fue Sean Miller quien gasto al rededor de 25.000 y por último el quarter con mas ventas fue el cuarto con alrededor del 38 %.

Una de las cosas que más me pareció interesante es que Sean Miller hizo su mayor compra en el primer quarter representando un poco más del 1% de las ventas de ese trimestre y que su mayor gasto fue en tecnología 23000, luego hizo dos compras más pequeñas en el tercer y cuarto trimestre y que compró algunos artículos de oficina y algo de Furniture.

Aquí mis respuestas a las preguntas con Pandas y Matplotlib. Probablemente hay formas mas óptimas de hacerlo con Pandas, pero mi experiencia con Pandas es poca
https://colab.research.google.com/drive/12inGpZefWLxCHQEk1L1uhBb-ih_ZewnZ?usp=sharing

Hola, las siguientes gráficas las hice utilizando Tableau

RETO:

  1. Cuál es la categoría de productos más vendida?
    Technology

  2. ¿Quién es el cliente que compra más?
    Jonathan Doherty 150 unidades

  3. ¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?
    Trimestre 4

Conclusiones de los graficos:

  • Tecnología es la categoría más vendida. Su pico de ventas es mayor en el último trimestre del año, quizá debido a regalos de navidad.
  • La categoría de muebles tiene un crecimiento sostenido anual, está menos sujeta a cambios de temporalidad
  • El top 10 de clientes de mayor tiquet de venta, representan el 6.7% de la facturación global de los ultimos años de análisis, la distribución de clientes no obedece a patrones de Pareto.

Analisis

Este y Oeste representan las regiones con mayor pedidos y ventas, pero la región oeste es la que mas devoluciones realiza. El segmento del consumidor es el que mas utilidad genera, seguido del corporativo. Las ventas de las categorías están niveladas donde la categoría de tecnología es superior a las demás por 4 puntos, representando un 36% de las ventas.

Esta es la visualización de datos que he creado.

Las respuestas a las preguntas son:

¿Cuál es la categoría de productos más vendida?

  • Office Supplies
    ¿Quién es el cliente que compra más?
  • William Brown
    ¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?
    -Q4

Respondiendo las preguntas de ejemplo.

Utilice los gráficos dinámicos de Excel para responder las preguntas:

¿Cuál es la categoría de productos más vendida?

¿Cuál es la categoría de productos más vendida?

¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?

Estos Fueron los datos que recolecte.![](
![](