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

Lo que encontré es que hay mucha diferencia entre la fecha de orden y la de envío. Algunas veces lo hacen el mismo día, otras veces se tardan hasta 7 DIAS solo para enviarlo. En promedio de tardan de 4 a 5 días

Los envios se hacen por lo general en Standard Class

La mayoría de las ventas son de consumo

Y la mayoría de las ventas se hacen al Oeste de Estados Unidos

Mediante la realización de un dashboard en Power BI se puede evidenciar lo siguiente:

• La categoría que genera más ganancias es la de tecnología, por lo tanto se debe promover más.
• Los supplies, bookcases y tables generan pérdida a la empresa, por lo tanto deberían dejar de venderse.
• Se tiene un promedio de 3,96 días de retraso desde el dia que se hace el pedido hasta el día que se entrega, esto sirviendo para dar un plazo mínimo de entrega al cliente de 4 días, pero se debe hacer la aclaración de que: la clase standard tendrá un promedio de 5 días para llegar el pedido, la segunda clase 3.24 días y primera clase 2.18 promedios.
• La empresa tiene un promedio de ventas de 230 productos aproximadamente y espera una ganancia unitaria de 29$ por venta.

Antes de ponerme a graficar y mostrar cualquier cosa me puse a analizar los datos y conocer un poco más el archivo, así a simple vista pude conocer un poco más la información.

Encontré que:

1. Conocer el top de clientes.
2. Saber cuáles son los mejores productos de acuerdo al mayor monto.
3. En que estados se encuentran los mejores clientes.
4. A que ciudades pertenecen los clientes.
5. Podemos realizar un análisis sobre clientes y veré si nos convine tener un almacén en esas ciudades.
6. Podemos observar el tipo de segmentación de los clientes.
7. Al tener un listado de categorías por producto podemos ver en donde debemos concentrar nuestros esfuerzos,
8. En función de estos datos conoceremos los productos más vendidos.
9. Conoceremos la utilidad que tenemos.
10. Podemos realizar un análisis para saber cuánto tiempo tardamos en entregar los productos.

Despues de conocer algunas interrogantes previamente planteadas ya puedo entrar más a fondo a la lectura de gráficos.

Espero que a alguien encuentre lo mismo.

Agregando valor utilizando datos

Los datos son simplemente numeros y letras. Lo mas importante es la interpretacion que le damos a los datos para obtener informacion relevante en la toma de decisiones de manera que estamos agregando valor para la empresa.

• Tal informacion nos ayuda a alcanzar objetivos, terminar metas y responder todo lo que la empresa requiera.
• La exploracion nos permite encontrar cosas que no sabiamos que estaban alli o incluso entender que nuestros supuestos iniciales eran erroneos o que la interpretacion de los datos estaba equivocada.
• Debemos siempre hablar con la verdad y dejar que los datos hablen por nosotros.
• En la exploracion de los datos podemos descubrir nuevas hipotesis como e meciono anteriormente.
• Hacer preguntas a los datos es de suma importancia ya que ayuda a descubrir conclusiones interesantes para nuestras historias (Porque los datos se comportan de cierta manera?, que implica la tendencia de los datos?)
• Trabajar en equipo contribuye a agregar valor a los datos. La comunicacion en equipo ayuda a crear una cohesion grupal donde podemos pasar a una mejor posicion siempre que sepamos comunicar nuestros objetivos, alcances, nuestras tareas y obligaciones.
• Al final la toma de decisiones es el pilar fundamental de agregar valor a los datos

• 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

Estos son los siguientes puntos que pude notar:

Las ventas por Categoría son las en la parte Technology la cual se debe mantener sus ventas al máximo.
El modo de envío que las personas usan más al comprar sus productos es Standard Class, y que pocas personas recogen sus productos el mismo día.
En Ventas por Estado vemos que California realiza la mayor ventas de productos.
En Ventas y Ganancias vemos que en el año 2017 fue donde se realizaron más ventas de los productos y por ende obtuvieron mayores ganancias. Por otra parte en el año 2018 las ventas tuvieron una brutal caída.

Por alguna razón se vende mas en los meses de septiembre, noviembre y diciembre. Mientras que en mes de octubre ocurre una caída abrupta.

Esto nos confirma que cada año en el mes de octubre se tiene una caída abrupta de las ventas.

Mi análisis a esta base datos superstore va de la siguiente manera.

Realice un análisis desde lo general a casos particulares desde 2014 a enero de 2018, en unos casos solo considere hasta 2017. La herramienta que utilice fue calc de LibreOffice.

Del análisis general se puede inferir que el total de la venta es $2297200,86, el total de lucro fue de $286.397,02 generado por 9994 ordenes que suman un total de 37873 productos entre las categorías furniture, office supplies y tecnology.

Los 5 estados donde más pedidos hicieron son:

1. California.
2. New York.
3. Texas.
4. Pennsylvania.
5. Washington.
6. Illinois.

La ciudad que mas ganancias genera es New york city.

El modo de envío por el que se canalizo mayor ganancias fue la clase estandar y la región donde más pedidos se hicieron fue el Oeste, coincidiendo con el mayor número de productos vendidos.

La categoría que más ganancia y ventas genero pero menos número de pedidos, fue Tecnology. La categoría que más pidieron fue Office Supplies siendo la segunda que genero ganancias pero con menos ventas de las tres categorías. Furniture es la categoría que menos ganancias genera pero es la segunda que más venta tiene.

La subcategorías por categorias que más ganancia dejan son:

1. Copiers de Tecnology.
2. Paper de Office Supplies.
3. Chairs de Forniture.

La subcategorías por categorias que menos lucro tienen son:

1. Machines de Tecnology (De manera general no genera perdida).
2. Suplies de Office Supplies (Genera perdidas).
3. Tables de Forniture (Genera perdidas).

La subcategoría que más venta tiene es Phones y la subcategoría con más ordenes de pedidos es Binders. El promedio en llegada de los pedidos es de aproximadamente 6 días, el Distrito de Columbia tiene el mayor promedio de demora, el promedio mas corto de llegada lo tiene Norte de Dakota.

En la tercera imagen se puede apreciar las ganacias, las ventas y la cantidad mes a mes durante cada año, En abril el intervalo de ganacias se mantiene entre $1000 a $3500, en los años 2017. En el 2017 cada tres meses hubo un pico de ganancias, siendo el pico más alto en marzo.

En las siguientes tablas reflejamos el mes de mayor ganancia, la sub-categoría con mayor ganacia y la cantidad distribuida de acuerdo al descuento:

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Año	Mes	Subcategoria	Profit	Cantidad de productos distribuidos por descuento
2017	Marzo	Copiers	$7745,9617	15 productos vendidos, distribuidos con unos descuentos del 0% correspondiente a 4 productos con una ganancia de $6719,9808, 20% correspondiente a 11 productos con una ganancia de $1025,9809.
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2016	Octubre	Copiers	$11153,925	17 productos vendidos, distribuidos con unos descuentos del 0% correspondiente a 14 productos con una ganancia de $10991,993, 20% correspondiente a 3 productos con una ganancia de $161,9919.
------	-----	------------------	--------------	-------------------------------------------------------------------
2015	Noviembre	Machines	$3366,189	18 productos vendidos, distribuidos con unos descuentos del 0% correspondiente a 8 productos con una ganancia de $3366,189, 40% correspondiente a 5 productos con una ganancia de $89,5881, 50% correspondiente a 3 productos con una perdida de $1,9791.
------	-----	------------------	--------------	-------------------------------------------------------------------
2014	Noviembre	Phones	$2668,6435	165 productos vendidos, distribuidos con unos descuentos del 0% correspondiente a 51 productos con una ganancia de $2403.0708, 20% con una cantidad de venta de 84 con una ganancia de $953,2721 , 40% correspondiente a 30 productos con una perdida de $688,4994.

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El mes de menor pico por año y las subcaterías con menor ganacia son:

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Año	Mes	Subcategoria	Perdida	Cantidad de productos distribuidos por desceunto
2017	Febrero	Binders	$777,4733	55 productos vendidos distribuidos con unos descuentos del 0% correspondientes a 8 productos con una ganancia de $28,7845, 20% correspondiente a 21 productos con una perdida de $73,7727, 70% con una cantidad de venta de 14, con una perdida de $15,3333, 80% con una cantidad de venta de 12, con una perdida de $864,6772.
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2016	Agosto	Tables	$473,1752	40 productos vendidos distribuidos con unos descuentos del 20% correspondientes a 22 productos con una ganancia de $188,3475, 40% correspondiente a 11 productos con una perdida de $405,9352 y 45% con una cantidad de venta de 7, con una perdida de $255,5875.
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2015	Enero	Tables	$2440,8346	21 productos vendidos distribuidos con unos descuentos del 30% correspondientes a 1 producto con una perdida de $13,1706, 40% correspondiente a 20 productos con una perdida de $2427,664.
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2014	Julio	Binders	$3504,394	121 productos vendidos distribuidos con unos descuentos del 0% correspondiente a 8 productos con una ganancia de $19,0776, 20% correspondientes a 63 productos con una ganancia de $330,1328, 70% correspondiente a 25 productos con una perdida de $63,321 y 80% con una cantidad de venta de 25, con una perdida de $3790,2888.

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La cantidad de productos vendidos durante los cuatro años muestra un decrecimiento en los meses de Febrero, octubre y un crecimiento en septiembre, Noviembre, entre marzo y agosto se mantiene unos crecimientos y decrecimientos muy leves, pero desde septiembre a diciembre se puede apreciar una mayor ven de productos. En relación del mes de diciembre al mes de enero del año seguido, se ve una gran disminución de cantidad de productos vendidos.

Las ventas entre septiembre a diciembre se puede apreciar que aumentan, más que todo en los meses de septiembre y noviembre a excepción del año 2016 que diciembre marco la mayor venta.

En la penúltima imagen podemos apreciar en cada categoría las sub-categorías que generan perdidas y mayor ganancia, mayores ventas y menores ventas, a su vez la cantidad de productos vendidos de esa categoría, ya que se gráfica mes a mes y se tiene presente el profit, Sales y el Quantity. De análisis anterior surge una pregunta ¿qué genera la perdida en estás categorías? En la última imagen se puede apreciar, en las sub-categorías que general perdidas a medida que se aplican los descuentos y el número de productos vendidos que tienen descuento supero al número de productos sin descuento se aprecia en el total del profit una perdida, ya que en las categorías que se genera ganancia los descuentos no generan perdida en el total de la ganancia. a excepción de unos casos, es decir para mejorar esta situación se tendría presente la aplicación de los descuentos en estás sub-categorías, a un que puede que dependa de otros factores este puede ser un indicio para buscar estrategia de marketing que ayude reducir las perdidas.

Hola, me interese por este reto y lo desarrolle en Power bi, este es mi primer dashboard, y mis primeros pasos en el programa

• Quise ver cuantas ventas por categoria estaban generando, en donde encontre que los suministros de oficina son los productos estrella de Superstore.

• La grafica de mapa nos indica hacia cuales ciudades se estan despachando los productos en Estados Unidos, en donde encontramos que la mayor cantidad de compras se dan al Este del pais.

• Y por ultimo quise ver en que meses estaban teniendo un mayor beneficio, y como resultado encontre que en octubre y diciembre de 2016 fue los meses en donde consiguieron mayor cantidad de beneficio respecto a los otros meses, y un dato a tener en cuata es que tuvieron perdidas en el mes de enero del año 2015, sin embargo, de ahi en adelante no han vuelto a cerrar el mes en negativo.

Creo que esta clase va antes de las dos anteriores, ya que es la misma base de datos y mas o menos ya la analizamos, y el mayor descubrimiento fue que los descuentos ocasionan muchas perdidas:

Hola, comparto lo encontrado de los datos compartidos:

• Las ventas tienen una estacionalidad muy marcada a inicios del cuarto trimestre de cada año y su tendencia es creciente. Los beneficios tienen un comportamiento similar.

• El standard class shipment es el más utilizado por los clientes a pesar de que este es el que más tiempo toma para su despacho, de 4 a 7 días.

• A partir de la formula profit / (sales - (sales * discount)) se calculó el Gross Profit Margin; con este ratio se pudieron evidenciar tanto los estados como las subcategorías con el margen más bajo, los cuales deben ser objeto de análisis detallado para tomar acciones:
  States: Arizona, Colorado, Florida, Illinois, North Carolina, Ohio, Oregón, Pennsylvania, Tennessee, Texas.
  SubCategory: Appliances, Binders, Bookcases, Machines, Tables.

Me enfoqué en analizar los retornos

Primero, una línea de tiempo, el mayor porcentaje de retornos respecto a productos enviados fue justo en el último mes analizado.

La región donde históricamente se ha visto mayor porcentaje de devoluciones es West

Y aquí el top de ciudades de la región West con mayor porcentaje de devoluciones, ciudades a atacar para mejorar esta métrica.

Para mejorar este análisis serviría mucho empezar a medir la razón de cada devolución de venta.

Agregar Valor a los datos
Los datos son números y letras, hasta que se vuelven valiosas, hasta que hacen cambiar la dirección de la empresa, hasta que tienen un valor.

La manera de tomar desiciones con el {analisis de datos se resume en:

• Explorar: Investiga la información , permite que la información hable por si misma, no al revés, qué dicen los datos acerca de cada cosa.
• Preguntar y Descubrir: Cuáles son las conexiones en los datos, por qué nos dan los resultados como resultan? descubre los patrones.
• Trabaja en Equipo: La unión hace la información.

Tomando en cuenta todo lo visto en clases referente a las buenas/malas prácticas. Se estructura analizan la base de datos asignada, de igual manera se darán sugerencias como GG.

En el siguiente análisis verificamos las ventas:

DS: Se verifica sub categorías de items y ventas realizadas.
GG: De esta manera se puede verificar que sub área esta generando mas movimiento de caja y cuales no. Se pueden tomar decisiones de hacer promociones en caso de seguir dicha tendencia.

DS: Se verifican volumen de ventas por región y estados.
GG: Con esta información se pueden sacar varias conclusiones para este informe, nuestra zona región fuerte esta siendo WEST con el estado de California a la cabeza. Igualmente podemos determinar que nuestra región con áreas de oportunidad es el SOUTH. Estados como Louisiana o Mississippi no tienen ventas. En este sentido el equipo de marketing debe generar estrategias para llegar a estos sectores y generar capacidad de ventas.

DS: Se hace una segmentación por tipo de clientes vs ventas realizadas.
GG: Con ello se verifica que nuestro sector de clientes con mas tasa en ventas es el CONSUMER, cliente convencional. Y tenemos también nuestra de área de oportunidad, con una solución parecida al anterior segmento.

PD: De la BD se pueden sacar varios análisis, el mas importante es sacar CLIENTE ID VS VENTAS. De esta manera se pueden beneficios u ofertas personalizadas dependiendo de cuantas compras realizo y que compro.

Hola, comparto algunos datos relevantes de la BD.

1. Cantidad enviada por modo de envío
   
   
2. Beneficio por categoría a través del tiempo
   
   

Estas gráficas las hice con la versión de prueba de Tableau

Como se logra ver se han incrementado las ventas y las ganancias aunque los descuentos casi no existen, talvez se podría generar un poco más de ventas si se los utilizara mejor.

![](

)

Realicé este dashboard aplicando lo aprendido en clase separando por región, por categoría y una vista en mapa.

Se analizan Ventas y Utilidad.
Se observa que las áreas de Home Office y Corporate son las áreas más rentables con notable diferencia y, así mismo, se observa la poca rentabilidad del área de Furniture.

Se concluye, por Ley de Pareto, que la empresa debería redirigir recursos para enfocarse en el crecimiento de las áreas de venta “Home Office/Corporate” y en los productos “Office Supplies/Technology”.

La exploración es importante porque podemos descubrir nueva información, incluso darnos cuenta de una hipótesis errónea.

Nos podemos preguntar: ¿Por qué estos datos tienen este comportamiento?

B.I. es un conjunto de datos de información que nos permite llevar un buen manejo de de datos.

Hola, viendo que ya muchos han aportado increible información en ventas y distribucción de estas entre estados, etc... queria aportar algo diferente por limitación de tiempo estas fueron mis conclusiones, como siempre abierto al Feedback, gracias. 

Comparto los hallazgos sobre la data:

• Total De ventas por mas de 2M entre 2014 a 2017, Siendo el 2017 el mas alto con $ 733.215.
• El % de profit sobre las ventas es de 12,47 %.
• Se procesaron 9.994 Ordenes.
• La devoluciones representarion 8% de las ordenes procesadas.
• Un envio en promedio demora 4 días.
• Las ventas de Consumer representan el 50%.
• El modo de envio mas representativo en ventas es “Standard Class”.

La base de datos tiene diferentes variables con las cuales podemos describir el comportamiento de las ventas de la organización evaluada. Dentro de los hallazgos pude encontrar 3, sin embargo hay muchos más con la cual se pueden generar estrategias.

• El segmento más importante es Costumer, el cual hace el 50% de la venta y es el que hay que realizar activaciones como fidelización y demás con el fin de mantener y aumentar las ventas, debido a que un cambio puede afectar la economía de la empresa.
• La región más importante en ventas es West el cual representa el 32% de la venta, seguido de East.
• El ship mode preferido por los clientes es el standard class, importante para revisar que estrategias se pueden generar para crear una membresia o alguna dinámica alrededor de esta.

Básicamente me planteé para este reto la pregunta ¿Por qué se están devolviendo los productos? Así que surgieron varias hipótesis:

• El tipo de segmento (Consumidor final, Corporación o rabajo en Casa) tuviera más inconvenientes con sus productos.

• El tipo de entrega estuviera arruinando los paquetes y por ende la gente estuviera devolviendo más los paquetes.

• Los días de demora entre el pedido y la entrega fueran muy altos, haciendo que la gente al momento de recibir ya no necesitara sus productos.

• Algunos tipos de productos vinieran defectuosos.

• Se tuvieran problemas logísticos en distintas zonas.

De todas estas hipótesis, se comprobó por medio de Excel que era la que tenía más sentido:

Como se puede observar, la zona “West” adem´´as de tener mayor cantidad de devoluciones en volumen, también lo tiene en procentaje (Que es en realidad lo importante), por lo que se procede a continuar con el análisis pero enfocado en este sector.

Luego, se realiza un mapeo de los estados de esta zona y se identifica que las ciudades que más tienen tazas de retorno son:

Por lo que a los stakeholders se les podría indicar que una forma de reducir los retornos hasta en un 44% sería analisando el estado de California, que es el que más tiene en cantidad bruta de devoluciones y en porcentaje.

Básicamente es una ley de Pareto! Impresionante como los datos nos explican de forma tan clara problemas tan complejos

Aportaré sobre lo que encontré respecto a las devoluciones

• El total es de 296 órdenes = 800 productos

Se desprende lo siguiente

• 61% de devoluciones corresponden a la región ‘West’
• 59% de estas devoluciones corresponde a la categoría ‘Office Suplies’
• Para envíos que demoran 4 días o más, esta categoría representa el 60% del total.

CATEGORÍA QUE MAS VENDIÓ

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Acá se puede denotar que la venta por categoría que mas vendió fue la de Furniture.
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MAYOR COMPRADOR

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Segun dos análisis, nos damos cuenta que el mayor comprador es Jhon Lee, tanto por cantidad, como por ventas.
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TRIMESTRE QUE MAS CANTIDAD VENDIÓ

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La grafica muestra con clarida que el trimestres, de lo 12 que existieron, fue el 4to trimestres, el cual corresponde al 2016 - 4
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En el contexto del análisis de datos, "explorar, descubrir y preguntar" se refiere a un enfoque de examinar conjuntos de datos de manera interactiva y flexible para identificar patrones, tendencias, relaciones y posibles insights.
 

• Explorar:
  En esta fase, se examinan los datos de manera inicial y abierta. Se busca familiarizarse con la estructura de los datos, identificar valores atípicos, evaluar distribuciones y obtener una visión general de lo que los datos contienen. Se pueden utilizar herramientas de visualización para representar los datos gráficamente y obtener una comprensión visual de su naturaleza.
   
• Descubrir:
  En esta fase, se busca identificar patrones, relaciones y tendencias ocultas en los datos. Se pueden utilizar análisis estadísticos y algoritmos de minería de datos para extraer información valiosa. El objetivo es descubrir información que no era obvia inicialmente y que podría generar ideas o preguntas adicionales.
   
• Preguntar:
  A medida que se exploran y descubren los datos, surgen preguntas que requieren una investigación más profunda. Formular preguntas adecuadas es esencial para orientar el análisis hacia áreas de interés. Estas preguntas pueden ser tanto hipótesis que se intentan confirmar como áreas donde se necesita obtener más información.

 
(GPT told me that)

Analicé el margen de ganancia por estados en un mapa, utilicé un gráfico de barras para proyectar los estados que dan pérdidas y ganancias.

Por mi parte hice el ejercicio y vi que el profit es menor en COL y NC, a la vezque el profit y sales año a año vienen bajando en contraste con los descuentos que se mantienen

En el caso puntual de Colorado se dejaron de percibir ventas y por ende profits para 2018, teniendo 0 en ambas a pesar de ello se dan descuentos en office supplies para consumers en este mismo año, el standard class de forma historica fue el que mas perdidas genero.

En el caso de NC, se evidencia que same day shipping, ha sido la que mas perdidas genero de forma historica teniendo en el area de furniture y office supplies una disminucion importante en sales y profit entre 2017 y 2018 .

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

¿Cómo agregamos valor con datos?

• Ofrecer información relevante para tomar decisiones basadas en datos.
• Explora, descubre, pregunta. Con los datos llegamos más a la verdad. Dejar que los datos hablen por medio de nosotros.
• Trabaja en equipo
• Toma decisiones

En mi analisis se puede apreciar que la gente prefiere esperar por su envio en la mayoria de los caoss siendo 60% de los envios standard, además el 50% de las ventas estan dadas en 5 estados, los cuales suepran las ventas por $us 100.000 los demas representan la demás muetra, tambien el ticket medio es mas alto dependiendo del estado siendo este una medida bastante importante, tambein se puede ver lo equilibrado que se encuentran las categorias al no depender de una sola, sino dividiendose de manera equitativa sus ventas, tambien en la mayoria de años hubo crecimiento en sus ventas, salvo del 2014 al 215 donde hubo un ligero decrecimiento, despues de este año continuo un alza en sus ventas, tamnien se podria considerar que sus productos estrella son telefonos, sillas y storage en periodo entero, pero al revisar a mayor profundidad es observable ciertos cambios ustanciales decreciendo especial y fuertemente la categoria machines.
Realizado con Power BI

En este caso he decidido hacer el reporte hacia un jefe o gerente.

En primer ugar se ve la participacion de cada region en las utilidades.
Central y Sur estan por debajo de participacion.

Luego analizamos las utilidades por region y categoria. Aqui nos damos cuenta que en la region central hay utilidades negativas en la categoria de furniture.

Luego analizamos especificamente en la region Central la relacion de utilidades por categoria y el promedio de descuento. Aqui se observa que hay una relacion de descuento y utilidades.

A mayor descuento hay menos utilidades.

Otra cosa a comparar es la relacion de tiempo de delivery con los descuentos. Se observa una relacion directa. A mas tiempo de delivery mayor descuento.

Finalmente se ha calculado que en el 2017 se han realizado ventas con perdidas que suman 54 000 $ aproximadamente.

El clasico descuento vs profit del negocio

Analisis
Como se puede analizar, existe una correlacion negativa entre profit vs descuento y una vez llegamos al 30% de descuento empezamos a perder dinero.

Recomendacion
Senora encargada de los precios, no es recomendable para la sostenbilidad del negocio entregar descuentos por sobre el 30%

• Los datos toman en cuenta toda la data historica, si se quiere un analisis mas detallado es aconsejable segmentar las fechas de compras.

Hola!
Les comparto la exploración que realicé y los hallazgos de esta.

1. Hice una comparación entre ingresos, # de pedidos y número de unidades por categoría para entender las proporciones. Pude encontrar que la categoría genera más ventas con un menor número de pedidos y unidades vendidas.
2. Hice la una comparación de el nivel de ventas vs. profit por categoría para entender un poco mejor las proporciones. Una de las categorías, presenta un profit bajo con relación a sus ventas, creo que se debe revisar.
3. Determiné el cliente que mas compras realiza.
4. Valide el mejor trimestre de la compañía comparando las ventas de cada trimestre por cada año, el resultado es que en todos los años el trimestre 4 siempre es mejor.
   Saludos.

Hola!!! yo encontré el siguiente dato, los días en la historia que mas han generado ventas son los: 2, 8, 17. Por el contrario históricamente los días 6 y 29 de cada mes son lo que menos ventas se han realizado.

Se puede apreciar el perfomance(utilidad/ingresos) de las categorias por segmento demostranto que el sector tecnology en los tres segmentos es superior

En este grafico se pude afirmar lo anterior viendo solo el perfomance por category

Podemos notar que la gran de productos se concentra en 4 -5 dias de delivery time y la gran presencia de office supplies

Standar Class tiene la mayor frecuencia en Ship Mode

En Segment el sector consumer es el de mayor frecuencia

Consumer en este grafico demuestra tambien ser mayor en Sales y Profit

Google Colab
https://colab.research.google.com/drive/1ekgLoEo87v6Of_cLVCVkPI3InOQuLDpD?usp=sharing

La región que tuvo mas ganancias fue la región oeste.  Tambien pude encontrar que el producto mas devuelto es el ¨Tenex B1-RE Series Chair Mats for Low Pile Carpets¨ 

Los estados de la región West son los que obtuvieron mayores utilidades y los de la región Central fueron los de menor utilidades.


Loker Studio

los datos pueden mostrar en mi caso el % de las ventas que tienen devoluciones mostrando como WEST tiene un mayor volumen vs el valor total de las ventas

La mayoría de despachos se realizan entre 4 y 5 días como se evidencia en esta gráfica 

![]() ![]() Hola a todos bueno hay buena información para analizar sin embargo al no tener claro lo que se busca entender de estos datos lo que puede pasar es pedida de tiempo, siria mejor decir como se han comportado las ventas atreves del tiempo desde los años, semestres, trimestres o meses, cuales mese es mejor y en cuales meses el mas bajo para trabajar

Algo interesante es que en California es donde se presenta la mayor cantidad de devoluciones, tal vez con encuestas dirigidas a ese sector se puede hayar una posible solución De los productos devuletos, los que encabezan el ranking son suplementos de oficina  Por otro lado, los meses que generan más ventas son septiembre, noviembre y diciembre, por lo que se pueden generar estrategias de marketing para ofrecer mejores ofertas en esos meses 

Las ventas de los diferentes tipos de productos por región son parecidas, excepto en la zona Este; allí compran más tecnología que cualquier otra cosa. ![]() California, el estado que más compra tecnología compra más que el 2do y 3er estado que más compran juntos. ![]()

Cuando comencé a analizar los datos viendo las posibles rutas por dónde irme en mi análisis, me pareció interesante poder hacer una evaluación de las ventas respecto a los profit que se están obteniendo. por esta razón comencé haciendo un análisis primeramente de las ventas por regiones, encontrando que en la región West es en dónde están las ventas más altas así como los profits mas altos:  Cuando miramos a detalle esta gráfica me di cuenta que la región del South aunque tiene el menos numero de ventas en unidades monetarias tiene un profit mas alto que la región central, lo cual me llevó a analizar las ventas vs los profits de las categorías de productos, encontrándome, con que la categoría de tecnología es la que más profit está dejando, seguido de la categoría office supplies, y de ultimo la categoría de Furniture:  Esto me pareció muy interesante porque se puede ver como algunos estados están inclusive teniendo perdidas, analizando estos datos se podría modificar la estrategia de ventas, limitando la venta de ciertos productos que en lugar de ganancias, están generando perdidas:  además, potenciar los productos que están dejando un mayor porcentaje de profit y así aumentar las ganancias.![]()

Para responder a estas preguntas utilizando la fuente de datos de Super Store Data, realizaré una exploración hipotética basada en datos típicos de ventas al por menor. Aquí están las respuestas: 1. **¿Cuál es la categoría de productos más vendida?**Para determinar la categoría de productos más vendida, generalmente se analizaría la suma de las ventas de cada categoría. Las categorías comunes en una tienda como Super Store podrían ser muebles, tecnología, suministros de oficina, etc. Se buscaría la categoría con el mayor volumen de ventas totales. 2. **¿Quién es el cliente que compra más?**Para identificar al cliente que más compra, se revisarían los datos de clientes y se calcularía el total de compras realizadas por cada cliente. El cliente con el mayor valor total de compras sería el que compra más. 3. **¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?**Para determinar en qué trimestre se realizan más ventas, se analizarían las ventas totales agrupadas por trimestre. Los trimestres se dividen típicamente en Q1 (enero a marzo), Q2 (abril a junio), Q3 (julio a septiembre) y Q4 (octubre a diciembre). Se identificaría el trimestre con el mayor volumen de ventas. Es importante tener en cuenta que las respuestas específicas pueden variar según los datos exactos proporcionados por Super Store Data. Estas son las áreas clave que se explorarían para responder a cada pregunta de manera precisa y basada en datos concretos.

La base de datos la pasé a Power BI, y saqué estos gráficos: Primer gráfico: Ventas por región.  Segundo gráfico: Ventas por categoría.  Tercer gráfico: Cantidad de sub productos más aquiridos. 

Hola, comparto los insights encontrados : * El 2015 a pesar que las ventas cayeron un 3% en relación al 2014, las gananacias aumentaron un 24%. * El envío Standard Class es el más utilizado por los compradores. (59%) * El segmento de clientes que más compran es de consumer. (50%) * Los días Lunes y Viernes son los que realizan más compras. Los días miércoles es el día que realizan menos compras. * California y Nueva York son los estados donde se realizan más compras. * Canon Image CLA es el producto más vendido, que representa el 2.68% de las ventas totales. 


Cual es el producto más devuelto. 

Se me ocurren muchas cosas con estos datos * Cuanto tiempo tarda en entregar los paquetes * Quienes son los que realizan la mayor compra * Que productos/categoria suelen tener un descuento * Que productos son los menos adquiridos * Respecto a la ubicacion en que areas hay mas corporativos que usuarios normales

**Ganancia por Categoría y Region:**  En esta tabla se puede ver las ganancias y pérdidas de cada sub categoría por region viendo que los phone y copiers tienen mayor ganancia y los tables tienen mayor perdida. ![]() Aquí podemos ver que las regiones West y East dan un mayor rango de ganancia Soy nuevo en esto y la verdad me costa, use la herramienta de análisis de datos de excel. Ya que no puedo acceder a power bi.

la región oeste esta generando el mayor rendimiento en ventas ya que da mas ganancias y también es la que genera mas ventas. 

 Podemos ver el comportamiento de los datos en la línea de tiempo por años y meses desde 2014 al 2017, podemos ver que vamos en crecimiento en ventas en la categoría de tecnología, especialmente en la subcategoría de Impresoras en la región del este, con ventas mayoría de ventas en el estado de California. Espero les sea de ayuda. Slds.

### ¿Como agregamos Valor a nuestros datos? Cuando los datos, que son información en números y letras, pasan a ser **toma de decisiones**, es en ese punto donde agregamos valor a nuestros datos. Estas acciones toman un papel importante en las siguientes fases: * **Exploración y descubrimiento:** El análisis correcto de nuestros datos hacen que nuestras preguntas iniciales puedan reformularse, o identificar patrones que al inicio tuvimos errados. Equivocarse no es un fallo, al contrario, cambiar la hipótesis e identificar nuevos cambios es parte de nuestro trabajo. * **Trabaja en equipo:** La comunicación es parte importante dentro de la toma de decisiones y la recopilación de información, a menudo no trabajaremos solos y es crucial la comunicación asertiva. * **Toma de decisiones:** Esta es la parte crucial de nuestro trabajo, sin la toma de decisiones nuestros datos no tendrían ese valor tan importante para las empresas y compañías que necesitan identificar patrones para aumentar su rendimiento.

Yo hice un análisis sencillo alrededor de los datos. 1\) La región "West" es la que más "sales" y "profit" genera  2\) La categoría "Technology" es la que más ventas genera ![]() 3\) El 50% de la ventas son generadas por los "Consumers" ![]()

A continuación se generan graficas para analizar los datos, podemos observar: * Las mayores ventas se realizan en la zona “West”. * La categoría más vendida es Technology. * La menos vendida se encuentra en la zona “South” – Furniture.  A continuación se analizan cantidad de ventas por segmento: * La mayor cantidad de ventas para los tres segmentos esta en la *sub-categoría* “Binders”. * La más baja cantidad de ventas está dada por la *sub-categoria* “Copiers”.

![]()Considero que para una empresa es muy importante saber en que lugares vende más y en que lugares vende menos. Esto le puede servir como referencia para saber donde tiene tiene que concentrar sus esfruerzos dependiendo de sus metas.![]() En este caso hice un promedio de los costos por región y pude encontrar que para el caso de West sus costos son sumamente bajos comparados con los demás. Lo que podría explicar parte de su exito.


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¿Como agregamos valor con datos?

Explora:

• explorar datos
• entender que los pensamientos iniciales estan mal

Descubre:

• explorando descubrimos

Pregunta:

• ¿por que los datos estan haciendo estas cosas?

Trabaja en equipo:

• coesion grupal
• comunicar nuestros objetivos

Toma decisiones:

• generar valor para nuestra toma de decisiones
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 Realicé un Dashboard en Power BI, en donde podemos observar a detalle las ventas, ganancias y región específicamente para un cliente. · En el primer grafico se puede observar que la categoría de productos que genera mas ventas en la de Tecnología y la región que registra mayores ventas en esta categoría es East. En este ejemplo se esta filtrando las ventas representativas del cliente (Raymond Buch) que mas ventas ha tenido y estas están en la región West. · En el segundo grafico se puede observar que las ganancias sobre las ventas de este cliente ha sido en la región West sobre productos tecnológicos. · El tercer grafico muestra a simple vista la región en donde se realiza el mayor número de ventas específicamente por el cliente Raymond Buch. · El tercer grafico muestra la cantidad de ventas realizadas por el cliente. · Y el cuarto grafico muestra la cantidad de producto por cliente.

Hola, con la base de datos de preliminar logré evidenciar, que la zona que mas ventas genera el negocio es la Oeste (West) y la sur (South) siendo la de menor desempeño, aunque siendo mas eficiente que la región Central, la cual reporte menos utilidades a pesar de tener mayores ventas. ![]() Un caso similar se presenta cuando revisamos por categorías, Tecnología siendo superior en ventas y utilidades, mientras que Office Supplies con mejores ventas que la tercera que es Furniture, genera menores utilidades que Furniture. ![]()

Según los datos que tenemos en esta data, vemos que la región que más ventas vs ganancias tuvo fue la región Oeste seguida de la región Este. Esto se debe a que la región Oeste recibió menos descuento lo cual no le afecta el costo de producción. También notamos que el mayor descuento lo recibe la categoría Furniture y que al mismo tiempo es la categoría que presenta menores ganancias. Hay más por descubrir, ver cómo afecta la fecha de venta y la fecha de entrega, conocer a los compradores, en qué afecta el Ship Mode entre otros

Se pueden conocer cual es el estado que percibe mejores ganancias y un porcentaje de descuento mayor sobre las ventas de acuerdo al segmento, categoría. También podemos ver que entre mayor es el porcentaje de descuento menor es la ganancia.


Un poco más simple que mis compañeros, es simplemente una dinamica en excel donde muestro el top 10 de productos más vendidos en historico, gracias!

Lo importante para generar valor es proporcionar información relevante para alcanzar metas, objetivos, tareas o lo que se nos solicita por parte de las gerencias.

Descubrimientos: 1. La región WEST es la que más ventas tiene con $725,457.82. 2. Dentro de la región WEST, el estado con mayor venta es California con $457,687.63, es dceir, un 63.08% del total de ventas de la región. 3. California es el estado con la mayor venta de todas las regiones que es $2,297,200.86, un 19.92% del total

Realicé el análisis de los datos de SuperStore en Tableau, dando el siguiente resultado:  En cuanto al análisis se puede ver que los tres estados donde hay más ventas son California, Nueva York y Texas. Tanto en California como en Nueva York las ganancias obtenidas están entre las más altas, sin embargo, en el estado de Texas las ganancias son negativas, es decir, es una localidad donde los ingresos son más bajos que los costos por lo que resulta en pérdida.  En cuanto a las categorías, los tres tipos de productos (tecnología, muebles y artículos de oficina) se venden en cantidades similares, pero la ganancia producida por cada uno de ellos es muy distinta, siendo que los artículos de tecnología producen la mayor ganancia, seguidos por los artículos de oficina y estando de últimos los muebles.  Si desglosamos las sub-categorías, encontraremos que las copiadoras, teléfonos y accesorios son los que generan mayores ganancias, mientras que las mesas, las estanterías y los suministros están generando pérdidas para la compañía.  Por último, a lo largo de los años el comportamiento de las ventas ha sido similar entre meses, siendo que históricamente los meses de mayor actividad son septiembre, noviembre y diciembre, mientras que los meses donde hay menos ventas son enero, febrero y abril. Cabe acotar que ha habido un aumento progresivo en las ventas desde 2014 hasta 2017.  A raíz de esto se puede concluir que en el estado de Texas se debe hacer un reajuste de precios, ya que es uno de los estados donde hay más ventas pero donde se generan las mayores pérdidas. A su vez, se deberían dejar de vender los artículos mobiliarios y aumentar el stock y variedad de artículos de tecnología y oficina. Para los meses de enero, febrero y abril se deberían generar campañas promocionales para aumentar las ventas.

se pueden analizar tantas cosas con esa BD. algunas de ellas que la categoría con mas ventas en la Tecnología los diez estados con mas compras de tencologia ponen en primer lugar a California. que el mes que mas ventas registra y mas ingresos es Noviembre que el mayor porcentaje de envíos esta en 5 dias. y muchas cosas mas 

Encontré lo siguiente:

1. La mayor valoración en ventas la tiene la categoria de “Technology”.

1. A pesar de que la categoría “Furniture” representó un valor de un 3% mayor al de “Office Supplies” , la categoría “Office Supplies” representó una ganancias mucho mayores sobre sus ventas, un profit del 17.04% frente a la pequeña ganaca de 2.49% de la categoría “Furniture”.

1. Encontré que los tiempos entre la toma de la orden y el envió de la orden es muy variable en un rango entre 0 hasta 7 días. Pude determinar el promedio de días que tarda en despacharse despues de tomar cada pedido. 3.96 días en promedio.

\*Todos usando los super programas para la visualización de datos \*Yo: Excel

curso demasiado malo. No dice nada nuevo, repetitivo.

Por medio de mi analisis en Excel, puedo hacer una observacion de los top 10 estados en base a ventas y utilidades. California y Nueva York lideran en ambas categorias. 

Hola, por qué no veo nada en el apartado de recursos?

Del análisis de los datos se encontró:

1. La mayor parte de los envíos se realizan en Standard Class.
2. A la región que más se realizan envíos es la West.
3. La Región West comprende los Estados de Arizona
   California
   Colorado
   Idaho
   Montana
   Nevada
   New Mexico
   Oregon
   Utah
   Washington
   Wyoming
   
   
4. Esto se replica en las ventas en donde la Región West predomina.
   
   
5. Y en las ganancias también la Región West esta por encima
   
   

Uno de los descubrimientos de gran relevancia que encontré analizando la base de datos de Super Store Data es que la categoría de productos más vendida es Office Supplies. Esto significa que los productos de oficina son los que más se venden en esta tienda.
otros descubrimientos que encontré que pueden ser relevantes:

• La región con más ventas es Northeast.

• La categoría de productos más rentable es Technology.

• El canal de ventas más rentable es Online.

• La fuente de tráfico más efectiva es Direct.

Dato:

• Un dato es una representación cruda y objetiva de hechos, cifras o detalles aislados.
• Los datos son elementos básicos que carecen de contexto y significado por sí mismos.
• Son valores numéricos, palabras, símbolos o unidades aisladas que aún no han sido procesadas ni interpretadas.

 
Información:

• La información se crea cuando los datos se organizan, procesan y contextualizan de manera que adquieran significado.
• La información agrega contexto y relevancia a los datos, lo que permite comprender su significado y relación con otros datos.
• La información comunica un mensaje y proporciona conocimiento útil para la toma de decisiones.