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

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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.

  • 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

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.

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.

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

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:


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.
------ ----- ------------------ -------------- -------------------------------------------------------------------
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.


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


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.
------ ----- ------------------ -------------- -------------------------------------------------------------------
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.
------ ----- ------------------ -------------- -------------------------------------------------------------------
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.
------ ----- ------------------ -------------- -------------------------------------------------------------------
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.

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.

Algunos descubrimientos.
Es poco pero es trabajo honesto.
.
5 estados con más ganancias:

5 estados con más pérdidas:

.
Los artículos que más generan ganancias son los artículos tecnológicos de consumo individual.

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.

Uno de los análisis básicos es conocer la venta por Ciudad. Y en la siguiente gráfica nos podemos dar cuenta que la mayor venta la tiene New York con 256 mil dólares.

Comparto mi dashboard hecho en Google looker studio:

![](

![]()

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”.

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.

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.

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?

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.

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

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

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 lo más importante que puedo ver con estos datos, es que la empresa necesita salirse de Texas cuanto antes. Porque le hace perder mucho dinero. Hahaha.

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.

Reto: La sub-categoría tenia perdidas de 17mil aprox.

Realicé una tabla dinámica y coloqué el top 5 de Estados en donde se generan más ventas. Es un análisis sencillo.

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.

Los datos pueden ser el insumo más importante de tu empresa, debes saber como tratarlos para sacarle el mayor provecho.

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


Primero identifiqué los 5 estados que otorgan el mayor número de ganancias y luego analice las cantidades de ventas que realicé a cada uno de ellos. Con esto sé de que a pesar de que vendo mucho a California y Nueva York no debe enfocarse sólo en ellos, por que por ejemplo el estado de Indiana le dá más % de ganancias.





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.

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 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

  • New York y Los Angeles son las ciudades con mejores ventas y ganancias.

  • Philadelfia, Houston, San Antonio y Lancaster generan perdidas.

  • Furniture es la categoria de productos que menos ganancias deja, la que mejores beneficios da es tecnologia seguido de Suminstros de oficina. En Tecnologia los telefonos son los mas vendidos. In Furniture; bookcases and tables generan perdidas.

Proporcionalidad de Ventas por Segmento

De los datos aportados me ha llamado la atención la cantidad de descuentos que se están realizando en el item “Office Supplies” creo se debería analizar porque los descuentos son mayores a las ventas.
La ciudad con mayor cantidad de ventas para cada item es New York, la forma de envio mas escogida es “Standar Class” el cual tiene un promedio de entrega de 5 días. La mayor cantidad de productos que se venden son de tecnología y el mercado que tiene mas alcance es el consumidor.

Lo que puedo aportar es lo que se evidencia en las ventas anuales con una linea de tendencia a disminuir

y se clasifica los productos por segmentación como se puede evidenciar en la siguiente grafica

Relacionando los atributos de la base de datos elaboré las siguientes visualizaciones y a partir de estas las siguientes conclusiones:
• La modalidad de envió estándar tiene un promedio de 5 días de viaje, el envío en segunda clase tiene un promedio de 3,2 y el envío en primera clase un promedio de 2,2 días.
• Más de la mitad de los clientes son los clasificados como consumidores (51%), seguidos de los corporativos (29%).
• La cantidad de órdenes a aumentado anualmente desde el 2014 y los productos más vendidos son los suministros de oficina.
• La mayor cantidad de ordenes son enviadas a los estados de California, Nueva York y Texas respectivamente.
• Los productos de los cuales se reciben mayores devoluciones son carpetas, papel y celulares.
• Los productos que más han generado ganancias son copiadoras, celulares y accesorios de tecnología, por otra parte, entre los productos menos rentables se encuentran las mesas, las librerías y los suministros de oficina (Abrecartas automáticos).

Esto fue lo que encontré.

  1. En el primer gráfico tracé una correlación entre las ventas y las ganancias netas por región. En la mayoría de los casos se puede apreciar una correlación positiva, sin embargo, para la región sur la correlación es prácticamente nula. Inclusive a medida que aumenta en las ventas tiende a ser negativa.

  2. En el siguiente gráfico de la derecha se muestra el acumulado de las ventas por año. Aqui se puede apreciar que en su mayoría aumentaron, siendo el año 2017 el de mayor ventas.

  3. Por último, decidí hacer un pie chart para mostrar que categoria de producto ostenta las mayores ventas. Como se muestra en la figura los productos que generan mayores ventas son los tecnológicos.

Resumiendo, se puede aprecia que se debe trabajar en la region sur para incentivar mayores ganacias alli y observar cuales son la categoria de productos más vendidas para organizar una ruta que permita incrementar las ventas allí.

Las 5 categorias de productos con la porción de utilidad más alta

![](

3 básicos…

Resúmen!

Podemos observar el mapa según las ventas realizadas, información general de cantidad de órdenes, de productos vendidos y las órdenes con devolución
Sabemos que regiones representan las mayores ventas
Al ver el segmento sabremos desde marketing que debemos impulsar
Tenemos la cantidad de productos según el tipo de envío, lo que nos permite al mismo tiempo identificar los periodos de tiempo que cumple según el tipo de envío

En la siguiente imagen podemos evidenciar los beneficios por cada una de las categorías que se tiene y que sub-categoría es la que representa mayor beneficio de ellas
Finalmente conoceremos el valor de las ventas totales y los beneficios obtenidos, y podremos entender en que temporadas es que se presenta el mayor número de ventas, así se puede entender vs la línea financiera de las personas respecto a sus obligaciones

Realizando el análisis desde profit podemos identificar:

  1. Se identifican 6 estados que están arrojando perdidas, Texas, Ohio y Pennsylvania con perdidas superiores al 15.000 USD.
  2. Technology es la categoría que representa la mayor ganancia, destacando su presencia en New York.
  3. Se debe replantear nuevas estrategias para la categoría furniture que aunque está en segunda posición en ventas, las ganancias son las más bajas de todas las categorías.
  4. Las productos con mayor ganancia pertenecen a la categoría de technology. De los 3 productos que están arrojando perdidas 2 de ellos pertenecen a la categoría Furniture.

Del total de ventas durante el periodo 2014 al 2018, la mayor cantidad de $ se dio en el oeste, siendo la mayor categoría, TECNOLOGIA, así mismo se verificó que la categoría que mas sufrió devoluciones fue materiales de oficina.

Busque lo que me daba mas curiosidad, cree una tabla dinamica y busque el profit por estado. Basicamente el 60% de las ganancias la producen solo dos estados

Viendo por encima, se observa que el sector tecnológico es el más rentable dado que la cantidad de productos transportados en bajo en comparación con el total de ventas, mientras que en el de oficina se requiere mayor transporte de mercancía para obtener ganancias similares a las del sector tecnológico.

Analizando los datos de lo general a lo particular encontré lo siguiente:
1.Los artículos con mayor profit no son necesariamente los artículos con más ventas y viceversa.
2.Todos los artículos que presentan importante pérdida de ganancias está directamente relacionada con el descuento aplicado o sea entre más descuento y más ventas mayor la perdida de ganancia.
3.Hay artículos infravalorados que son de poca venta pero generan mucha ganancia como las Copiers
4.Hay artículos como los Books que pueden ser más rentables si se venden en otras regiones.
5.Existen productos que en temporadas tienen descuentos altos y pocas ventas o descuentos bajos y ventas considerables.

  • ¿Cuál es la categoría de productos más vendida?

    El orden de categorías más vendidas, de mayor a menor, es Muebles con 741.999, tecnología con 836.154 y finalmente tecnología con artículos de oficina con 719.047

  • ¿Quién es el cliente que compra más?

    Según el registro, el cliente que más compra en la tienda es Sean Miller con 25.043, seguido por Tamara Chand con 19.052 y Raymond Buch con 15.117.

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

    El semestre que más registra ventas es el 4 con $   875.926, luego el 3 con $   606.955 y el 2 con $   369.668

Utilizando Power BI puede observar es lo siguiente:

me enfoque en el segmento de compradores. Donde se observa que las mayores compras por categoria fueron los elementos de oficina

Lo que pude encontrar de manera mas global es lo siguiente:

  • los estados con mayor cantidad de ventas son California, NY y Texas.
  • existen 3 subcategorias que generan perdida y que deben ser revisadas.
  • los mayores picos de ventas se dan en los meses de septiembre y noviembre.

La interpretacion de los datos y la toma de deciciones, con una comunicacion asertiva, pensamientos critico y trabajo en equipo da valor agregado a los datos.

El trabajo en equipo es fundamenta, sobretodo cuando los datos deben pasar de una persona a otra

Bien estos son los 10 estados con mayor venta descritos por categorias.

En mi caso encontre un informe de devolciones y este fue el resultado

Para mi la base se centra en los productos, pues 6 de cada 10 ventas que hace la compañía los registra la categoria de artículos de oficina, desde ahí podría empezar a desarrollar mies estrategias de ventas.


Una sencilla gráfica de excel usando gráficos dinámicos, espero aprender a usar otras herramientas. Se puede evidenciar que las mayores ganancias se obtienen de la categoría tecnología, de segundo la de artículos de oficina y por ultimo la de muebles que muchas veces genera perdidas.

97 ciudades generan el 80% de las ventas, siendo la mayor en ventas la ciudad de New York con us $256.368 y en segundo lugar los Angeles us $432.220

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.

Al revisar la base de datos pude darme cuenta que hay un problema con los envíos en las categorías de muebles y suministros de oficina, las fechas de entrega son demasiado demoradas con respecto a las fechas de pedido más o menos cuatro días. Esto está llevando a una pérdida de rentabilidad.

Hice un análisis basado en la ganancia, no en las ventas y encontré lo siguiente:

Los trimestres con * representan tiempos de pérdidas.

  1. El menor potencial de ganancia se encuentra en el segmento de Home Office y en la categoría de Furniture.
  2. Las regiones que representan menores ganancias son: 1. Central y 2. South.
  3. Las regiones que representan mejores ganancias son en general West.
  4. En la generalidad el trimestre de mayores ganancias es el 4.

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

Categorias mas beneficiosa

Encontre que la categoria en la cual mas benefico deja es la tecnologica

Se les podrían enviar cupones de descuentos para incentivar sus compras y la fidelidad con la empresa.

Utilizando la fuente de datos de Super Store Data:

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

Total en ventas (Valor dinero): Technology
Total unidades más vendidas: Office Supplies.

  1. ¿Quién es el cliente que compra más?

En total ventas : Sean Miller - $ 25.043,05

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

En general para los 4 años del reporte se generan en el 4 trimestre

Algunos de los datos que obtuve, nosé como colocar los grafivos aquí, asio q envio solo texto:

  • Cliente q mas profit genera: TC-20980
  • Producto mas caro: Cisco TelePresence System EX90
  • Producto q mas unidades se venden y tienen mejor profit: Electrix Architect’s Clamp-On Swing Arm Lamp, Black
  • Producto q más perdidas genera: Cubify CubeX 3D Printer Triple Head Print
  • California y NYC son los estados que más ventas generan
  • La categoria de Techonology es la que mas ventas genera. seguidos de Furniture y Office Supplies
  • Q4 es el periodo que mas ventas se genera
  • West es la región que mas ventas genera seguido de East

Ordené los estados en ganancias de mayor a menor así como las pérdidas:



Se puede notar que en Texas es el tercer estado con más ventas pero al mismo tiempo es donde tuvimos más pérdidas
Eso es muy interesante
Al mismo tiempo New York y California tienen un considerable tamaño por ventas y ganancias a comparación de los demás estados.

como datos generales:
ventas de consumo genera el 52% de las ventas totales.
El este y oeste de USA son los que generan la mayor venta de la empresa aportando 70% de ventas totales.
Del año 2014 al 2017 tenemos un incremento en ventas de 20%.
Septiembre, Noviembre y Diciembre son los meses de mayor numero de ventas en el país.
el producto Canon imageCLASS 2200 Advanced Copier es que genera mayor ganancia a la empresa.
La media de tiempo para entregar un producto es de 4 días.

Lo más interesante que encontré fue que tecnologia es el que menor cantidad vende, pero el que mas beneficio da:

Los hice con matplotlib de python para ir practicando, y de igual manera pude notar que muchos de los productos daban perdidas, por lo que con Pandas determine la cantidad de Productos que daban perdidas.

Hola a todos !!! 💻🌸🍂
He realizado un pequeño análisis, que aunque simple, me tomó bastante tiempo ya que mis conocimientos no son muy avanzados. Realicé 5 gráficos y cualquier aporte es bienvenido!!!
Además, desarrollé un repositorio en GitHub donde hago una descripción más detallada del proceso de visualización de estos datos; acá el link: https://github.com/HijoBejuco/Data_visualization_repo

Estos son los 5 gráficos:

  1. Un scatter plot o gráfico de dispersión entre año y ganancia, donde se muestra que la ganancia ha aumentado a medida que pasan los años, además el tamaño del punto muestra la cantidad de artículos despachados en cada año:
  1. Mapa donde se muestra la distribución de las ganancias a lo largo del mapa de US.
  1. Top diez de los ‘customers’ que más ganancias han generado.
  1. Gráfico de dispersión entre todos los meses vs las ganancias generadas, el tamaño de punto indica la cantidad de artículos despachados en el mes.
  1. Gráfico de torta o pie chart mostrando la ganancia producida por cada región.

Se encontraron datos muy interesantes, algunos de ellos son los siguientes:

  1. Los estados con mayores ventas son California, New York y Washington.

  2. Se presentan perdidas de hasta US$ 17.000 en estados como Texas.

  3. Las subcategorias mas vendidas son Binders con 1523 ventas, Furnishings con 957 y Phones con 889.

  4. Las subcategorias menos vendidas son Copiers con 190 ventas, Machines con 115 y Supplies con 68.

  5. El metodo de envio mas usado es el Standard Class con un 60%.y el metodo menos usado es el Same Day con un 5%.

  6. Las subcategorias que mayor ganancia representan son Copiers con un 19,4%, Phones con un 15,5% y Accesories con un 14,6%.

  7. Existen 3 subcategorias que representan perdidas: Supplies con un -0,4%, Bookcases con un -1,2% y Tables con un -6,2%.

  8. El ultimo cuarto de cada año reporta la mayor cantidad de ventas, especialmente los meses de Septiembre, Noviembre y Diciembre. Marzo y Octubre representan otro pico de ventas.

  9. El año de mayor ventas es el 2017, con $US 733.215,26 reportados. Por otra parte el 2014 reporta las menores ventas del ejercicio con $US 470.532,51.

  10. Los Angeles City, LA, Manhattan, New York y Seattle, WA reportan las mayores ganancias; sin embargo, estas se concentran en codigos postales especificos dentro de estas ciudades.

Reto: procesando los datos quise mostrar el comportamiento de las ventas durante los años que estan registrados y comprar las ventas entre las regiones del pais, de este modo se pude identificar que regiones necesitan indicaciones para mejorar sus ventas y cumplir las metas propuestas a largo plazo.

Cordial Saludo

Mi aporte esta orientado a la cantidad de productos por categoria y tipo de envió que son regresados por parte del cliente.


vemos que las ganancias son menores a comparación de las ventas

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 .

Se encontro en la data que la mayor parte de las ventas se están realizando en los estados más properos como California y New York, pese a que estos estados tienen el 18% de la poblacion de los Estados Unidos, estos representan 32% de las ventas de la empresa, lo que indica una poca penetración en los estados con menor poder adquisitivo.

  1. ¿Cuál es la categoría de productos más vendida?
    La categoría de productos más vendida es de office supplies
  2. ¿Quién es el cliente que compra más?
    WB-21850, William Brown
  3. ¿En qué Trimestre (Q) se realizan más ventas?
    El cuarto trimestre del 2017

Todas las maquinas fueron compradas en el west y la region que compra mas arte es el east

Antes de iniciar con el data viz procedí a analizar la naturaleza de los datos para entender que información estaban mostrando, una vez analizado el archivo se encontraron las siguientes conclusiones:

  • Las ventas de la empresa han venido creciendo, siendo 2017 el año con mejor rendimiento.

  • Las ventas siguen un patrón de estacionalidad, con un repunte a partir del 2do trimestre del año, luego se mantienen relativamente constantes hasta lograr un primer pico en septiembre, seguido por una leve caída para tener su mayor pico en noviembre.

  • El segmento de mejor rendimiento es Consumer seguido por Corporate, sin embargo, en el 2017 el segmento Home Office fue el de mayor crecimiento.

  • La categoría que mejor rendimiento en ventas tiene es Technology, seguido por Furniture (esta última tiene dos subcategorías con Profit negativo).

  • Se debe revisar la subcategoria Tables que es la que mayor profit negativo está generando.

  • En promedio se están tardando 4 días para enviar los pedidos. El ship mode Standard Class es el de mayor duración con un promedio de 4 días (y un máximo registrado de 7 días para despachar un pedido)

  • La costa este de los Estados Unidos es la de mayor presencia de ordenes (clientes).

Para más información pueden revisar el dashboard creado en Data Studio en el siguiente link:

https://datastudio.google.com/reporting/50b906a3-65ba-4c0e-8b6b-9822703f5898


Observa que en las mejores 5 ciudades en donde hubo mas órdenes son en california, New York, Pennsylvania, Texas y Washington en la imagen se observa que california tiene mas ordenes así como en new york y Texas seria una mejor idea idear nuevas estrategias para dar un mayor impacto y si el resultado seria positivo entonces se aplicaría luego para Pennsylvania, Texas y Washington también este grafico me sirvió para ver que en los demás estados se le debe dar una mejor observación de que es lo que esta pasando y que se puede hacer al respecto.

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Debemos agregar valor analizando los datos

  • Que no te dé miedo explorar, descubrir y preguntar

  • Siempre debemos hablar con la verdad y dejar que los datos hablen por medio de nosotros

  • Indispensable saber trabajar en equipo y comunicarnos de manera eficiente

  • Mi licencia de Excel expiro, sería chévere tener los datos en Sheet

Encontré 9994 registros. El año con más ventas fue el 2017 con $733.215,26 y el de menos ventas de $470.532,51. Además, el definitivamente 2017 fue el mejor año con un profit de $ 93.439,27 y 12476 unidades.
El top de los tres estados que más ventas reportaron fueron California, New York y Texas en su orden, aunque Texas dio un pésimo Profit por lo que Washington sería el tercero en ganancias. Nueve estados dieron un profit negativo, por lo que yo le recomendaría a la gerencia que se revisaran estos datos y si el vale la pena continuar con el mercado allí.

Haciendo un análisis rápido de la información utilizando Power BI se encontró lo siguiente:

En los meses de septiembre y noviembre ocurre la mayor cantidad de ventas de materiales de oficina, seguido de la venta de muebles y tecnología. Los meses con menores ventas son enero y febrero (en el mismo orden de categorías que en noviembre - diciembre).
Unas primeras hipótesis que puedo plantear (después de un pastel a las 11:43 pm y terminar de ver el anime “Hyouka”) son las siguientes:

  1. El pico de ventas de septiembre puede deberse a que en estados unidos en ese mes se inician las clases en todo el país, por lo que la demanda de material de oficina sube.
  2. El pico de ventas de noviembre puede deberse a que los compradores reciben su aguinaldo o bono navideño, lo que los incentiva a adquirir bienes.
  3. El pico de ventas de noviembre puede deberse a las fechas epeciales como pueden ser el día de “acción de gracias”, el “black friday”, el “cyber monday” (entre otros), los cuáles incentivan la compra de bienes.
  4. La “normalización” de las ventas de enero - febrero, puede deberse a lo que coloquialmente llamamos “cuesta de enero”, ya que el gasto/ingreso de las personas suele estabilizarse.
  5. Una combinación de todas las anteriores.

Cualquiera que sea el caso, se necesita un análisis más profundo y exhaustivo de la información, así como de la exploración de otras variables relacionadas para comprobar, refutar o cambiar cada una de las hipótesis planteadas.

La categoría de productos más vendida es Technology con $836.154,03

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

Aquí van mis descubrimientos :

  1. La categoría que genera mayores ingresos es sin duda tecnología , sera que las tiendas deberían considerar tener más variedad tecnológica?.

  2. La región de mayor ingresos es west con casi el 37.86% de ingresos.

  3. El año de mayor ventas fue el año 2017, por lo cual se debe indagar a profundidad porque el pico de ventas.

uno de los sectores que mas genera es el de copies,de este secto un producto que sobresale es la Total Canon imageCLASS 2200 Advanced Copier, cuyas ventas totales superan los 60.000 y representando el 41%de la ventas en el sector y el 45% del profit de nuestro sector mas lucrativo, y hay un detalle importante, no se distribuye en la region south, esto podria estar disminuyendo considerablemete nuestra participacion en el mercado, considero oportuno la distribucion del producto a las zona south con la brevedad posible.

Si voy de lo General a lo Particular, mi analisis iria asi:

  • Los productos que mas se venden son los Suministros de Oficina en todas la regiones.
  • En la region Oeste es donde se vende mas de manera general.
  • Los productos que mas dejan ventas en cantidad de dinero es la Tecnología.
  • Los articulos tecnologicos en la Region que mas se venden es en el Este.
  • Dentro de los Articulos tecnologicos los que mas dejan ventas en Precio son los destinados al Consumidor.
  • Donde mas se vende es en la Region Este.

La region mas importante para nuestros beneficios seria la region este y debemos enfocarnos en los productos tecnologicos Destinados a Consumidor.


Se me ocurren muchas mas cosas como sacar el profit por cada segmentacion, el analizar las ciudades donde hay mas ventas en los 3 estados mas importantes para aumentar publicidad de esos productos. Chechar porcentaje de ganancia por cada venta, dividirla entre la cantidad de ese producto y despues sacar el profit en porcentaje y mucho mas

Los compañeros en los otros aportes dieron bastantes exploraciones de datos bastantes importantes, yo me encargue de analizar la razon por cual se esta perdiendo dinero si es que se esta perdiendo dinero.

Analizar las ganancias por region y revisar si hay alguna ciudad donde se está perdiendo dinero.

Se observa que hay algunas regiones donde se esta perdiendo dinero, las cuales las analizaremos una por una. Análisis de los profit en Texas, que es el estado donde mas se pierde dinero

Se observa que todos los años se han perdido dinero entonces se explorara porque se esta perdiendo. Se puede ver que un descuento grande genera perdidas en toda las categorías , el único porcentaje en el cual se gana dinero es en el 20% para oficce suplies y tecnology.

Se puede observar en que ciudades están generando mas perdidas

Se puede observar que sub categorías están generando perdidas en Texas en el año 2017 en las ciudades de Houston y dallas . Las sub categorías que están generando mas perdidas son Binders, Appliances, Furnishings y tables.

Reviso la relación de los descuentos respecto a las subcategorías mas problematicas

Conclusiones:
Se esta perdiendo bastante dinero debido a los descuentos superiores del 20% sobre todo de todo en office supplies.
Se debería dejar reducir los descuentos en tables,furnishings,binders y appliances , en las ciudades de houston y dallas ya que esto es lo que mas esta generando perdidas.
Reducir los descuentos altos en office supplies en estas dos ciudades.

Mayor ship mode es la Standar Clas la que mas se vende

Es sencillo, pero no veo que nadie lo haya subido. El consumidor de oficina es el que menos beneficio deja.

1 de cada 3 compras se realiza en california o en new york

Hacer este ejercicio me recordó cuando tuve mi primer trabajo profesional y pude desempeñarme creciendo de manera muy buena y retadora.

En la primera imagen lo que hice fue por cual segmentación se realizaban más ventas para ver cual de ellas deja más movimiento de volumen y cual deja menos:

En la segunda diapositiva hice el análisis hice 2 gráficas, en la gráfica de pie es para ver el comportamiento de ventas por año y en seguida como fue el comportamiento de ventas por trimestre en cada año:

En la última hice un análisis de ventas por region y ver cual es la que tiene un mejor desempeño viendo el con la posibilidad de ver que hace cada region para vender y ver si las estrategias las pueden implementar en las demás regiones:

Holaaa dejo el análisis del archivo del profe:

  • puede verte la totalidad de ventas
  • regiones que mas ventas obtuvieron
  • clientes que más compraron
  • las categorias de productos más vendidos

Primer descubrimiento:


Segundo descubrimiento:
Primero, identifique que personas habían devuelto el pedido a traves del order_id y luego revise cuantos pedidos había realizado durante el periodo 2014-2018. Con esta información pude notar lo siguiente:

Tercer descubrimiento:
Superstore tuvo un alto nivel de utilidad en la región del West durante el periodo 2014-2018 a pesar de ser la segunda región que más ingresos genero.
Por otro lado, la región del South fue la que tuvo menos ingresos, no obstante obtuvo una mayor utilidad que la región Central. Y esto debido a los grandes niveles de pérdda de esta que fueron causados por los descuentos elevados por producto que brindaban, siendo la región con un mayor promedio en esto.

Los beneficios se dispararon en 2017.