Práctica: storytelling para contar historias con datos

Se realizó la siguiente gráfica de dispersión entre las ventas y las utilidades agrupadas por descuento.
De esta manera podemos observar de manera rápida que a mayor el descuento, menores las ventas y peores las utilidades, podemos ver que cuando el descuento es de al rededor del 10% las ventas no son más altas que cuando no hay descuento pero se tiene buen margen de utilidad, por el contrario con descuentos del 70 y 80% las ventas se desploman además de las ganancias.
Entiendo que esto podría ser peor porque por alguna razón no hay muchas ventas con descuentos tan extremos, pero por desgracias las que se hicieron son suficientes como para que la rentabilidad de la empresa se pongan en peligro.
Dejo el código con el que hice esta gráfica en los comentarios de este mismo post.

Para tomar este curso recomiendo antes aprender algo de estadísticas y manejar un mínimo de Excel. Los retos que coloca el maestro para una persona que no tenga conocimientos mínimos con alguna herramienta de análisis van a parecer complicados.

Reto
Aqui dejo tanto el analisis que hice en google Data Studio como el que hice con python y jupyter notebook
Google data Studio

Notas en GitHub donde se encuentra el Jupyter Notebook

Contestando las preguntas sobre Texas e Illinois:
Productos mas vendidos: Productos de tecnología
Productos menos vendidos: Office Suppliers
Quienes son los comprandores: Listado de compradores que gatan mas
Patrón de ventas: 3Q y 4Q son los que presentan una alza en las ventas

Me parecería mejor si este tipo de clases prácticas se hacen de igual manera en explicación por video, como normalmente se hacen la mayoría de las clases teóricas y no mediante texto, ayudaría más a los estudiantes a seguir el paso a lo que el profesor está haciendo, esto con el fin de (utilizando la terminología que aprendimos en el mismo curso) reducir la carga cognitiva de los estudiantes.
Saludos.

un grafico tipo mapa generado desde Excel

con los datos de la tabla:

Estoy haciendo la ruta de data analyst, me parece que este curso esta adelantado, son mas las dudas que me deja, esperemos se resuelvan mas adelante

¿Por que cuando tengo tablas dinámicas no puedo usar grafico de dispersión?

Qué quiere decir con que el descuento supere el 30% sobre las ventas? Pregunto porque al buscar por descuentos mayores al descuento promedio mas 30% salen órdenes de varios estados además de Illinois y Texas

En la siguiente gráfica podemos darnos cuenta de los siguientes factores:
1.- La tecnología ocupa el mayor porcentaje de cobertura con respecto al 100% de la venta. Con un 36.4%
2.- La ciudad con mayor venta es New York con 256 mil dolares.
3.- El cliente que mas compra es Sean Miller con 25K.
4.- El último cuarto del año es cuando se tiene la mejor venta. Y los primeros meses es la mas baja.

que tipo de clase es esta para alguien como yo que se quiere iniciar y parte con esto, ni idea de nada pesimo y desmotivado. Gracias platzi por hacerme mas dificil aun mi aprendizaje ya que solo te dan teoria y nada practico a nivel basico. Un asco.

Ahora sí logro comprender de una excelente explicación el uso del storytelling en la data viz. Estoy verdaderamente ansioso pro hacer el curso de Tableau.

No entiendo si no estoy siguiendo el orden correcto del plan de estudios o qué. Yo me esperaba que me enseñaran a usar Power BI antes de pedirme una actividad sobre dicho programa.

Hice toda la ruta de fundamentos y sinceramente hasta donde vi de Excel, no vimos nada de esto, creo que deben enseñar algo previamente para los que aún no tenemos conocimiento alguno en visualización ya que piden hacer cosas que hasta el momento NO SE HAN VISTO.

Para este ejercicio me pareció interesante descubrir, no como se vería la pérdida de utilidad con respecto a las ventas sino como los descuentos están afectando a la utilidad.

Quedo con dudas de que programa uso el profe además de cómo uso el condicional para que en el mapa solo le salieran los resultados del 30%. Qué tipo de KPI uso??
Creo que a pesar de que entiendo la data, quedo con grandes dudas de como la proceso para llegar a dichas conclusiones

Lo que entendí, que en la exploración es mejor iniciarla con buenas preguntas para saber que es lo que estas buscando.
La clave para comprender mejor es hacer mejores preguntas te guiara tu exploración.
Y Mostrarle a la audiencia el valor que puede portar el data viz.

1.En la primera diapositiva se muestran los totales y porcentajes de ventas y utilidades de la empresa Super Store en Estados Unidos, donde:
Se han realizado 9994 ventas por un valor total de $2,3 millones.
La ganancia de todas las ventas ha sido de $286,4 mil.
Eso nos da un % de utilidad del 12,03%.
Se obtiene un promedio de $28,66 de utilidad por cada venta.
El descuento promedio de todas las ventas es del 16%
La categoría más vendida y que representa más utilidades es Technology, y la segunda categoría que genera más utilidad es Office Supplies.
Los estados que generan más ventas y utilidades son California, Nueva York y Washington.
Los estados de Texas, Pennsylvania, Illinois, Ohio y North Carolina, presentan utilidades negativas frente al total de ventas.
2.En la segunda diapositiva se muestra un mapa coloreado con diferentes tonos de azul, mientras más intenso hay más ventas, mientras más suave hay menos ventas
El cliente que más compra es Sean Miller de Jacksonville con un total de $23,661.
Los estados de Texas, Pennsylvania, Illinois y Ohio son 4 de los 7 paises donde mas se aplican un porcentaje mayor de descuentos, casualmente son estados en los que las utilidades son negativas
3.En la tercer diapositiva se muestra que, en general, el Q4 de cada año se realizan más ventas, siendo el Q4 de 2017 el mejor trimestre con ventas por $280.000 y donde se realizaron más órdenes (3312)
4.En la cuarta diapositiva se muestra que:
Los productos más vendidos son los Phones, Chairs y Storage.
Los productos que tiene una mayor utilidad son las Copiers, Phones y Accessories
ALERTAS:
Las subcategorías Tablets, Bookcases y Supplies presentan utilidad negativa (Pérdidas)
Los estados de Texas, Pennsylvania, Illinois, Ohio, North Carolina, Arizona, Colorado, Tennessee y Oregon presentan utilidades negativas frente al total de ventas (varios de esos estados son los que aplican a mayores descuentos)
9 de los clientes que más compraron, no realizaron una nueva compra en ningún trimestre del 2017.

A lo largo de 4 años hemos detectado lo siguiente en nuestras tiendas de Estados Unidos:

1. De las 5 tiendas donde mayores ventas hemos tenido, en Texas y Pennsylvania tuvimos pérdidas de dinero
2. Perdimos dinero en 10 estados, en primer lugar Texas y en tercer lugar Pennsylvania (importante porque a pesar de haber tenido muchas ventas, también hubo muchas pérdidas)
3. Entre los 5 estados donde tuvimos más ganancias, 2 de ellos son los mismos donde tuvimos mayores ventas, New York y California.
4. Los 5 clientes que más dinero han gastado, no son los mismos que más cosas han comprado, pero creemos que a los 10 distintos les podemos sacar provecho.
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

Gráficamente se puede evidenciar que la correlación no siempre se cumple que a mayores ventas mayor profit.

Filtré la data con ganancias negativas (pérdidas) y durante los 4 años consecutivos se observa la cantidad de descuentos que usa cada estado destacando Texas, Illinois y Pennsylvania.

Analizando el dataset con Python queda demostrado que varios tipos de descuentos otrorgados por la firma generan utilidades negativas.
El rango de descuentos [0.32 - 0.70] aplicados a las ventas provocan utilidades acumuladas negativos.

#Importar libreria
import pandas as pd

#Crear df 
store_df = pd.read_excel('superstore.xls',
                         header=[0])

#Algoritmos
tipo_desc = store_df['Discount']

descuentos = store_df[store_df['Discount']>0.0]

grupos_descuentos = descuentos.groupby(['Discount'], sort=True)['Profit'].sum().sort_values(ascending=True)

por medio de geopandas y un archivo .shp de USA se puede realizar la comparación de los descuentos por estado:

el archivo fue descargado de https://tapiquen-sig.jimdofree.com/english-version/free-downloads/united-states/

Se crea el dataframe con la información para graficar

import geopandas as gpd

fp = "USA_States/USA_States.shp"
map_df = gpd.read_file(fp)

Se procesa la información de descuentos realizados para graficarlos

data_for_map = df[["State","Discount"]].groupby(df["State"]).mean()
data_for_map_c = data_for_map.copy()
data_for_map_c.reset_index(level=0, inplace=True)
data_for_map_c.rename(columns={'State':'STATE_NAME'}, inplace=True)

Se realiza un merge para unir los dataframes

merged = pd.merge(map_df,data_for_map_c,how='left').fillna(0)

Se da la orden para graficar

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6))
merged.plot(column='Discount', cmap='BuGn', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8')

Con la data entregadas quise plasmar un panel en que se visualice inicialmente el numero de ordenes gestionados por mes con su promedio, una gráfica de barras validando el total de ventas realizadas por mes. Porcentaje de ventas por categoria y porcentaje de medio de envío usados. Total ventas por estado y total de ventas por vendedor y categoría. Las visualizaciones fueron realizadas en Power BI el cual por medio de las interacciones que maneja y la dinámica nos permite filtrar la información y observar los diferentes comportamientos.

Por primera vez sé que es “utilidad”, me hice todo un curso de contabilidad (y aprobé) sin saber qué demonios significaba. No me culpen, el maestro era el “esto ya lo tienen que saber” y los compañeros “te haré burla si no lo sabes”.🤣😥🥺

En cuanto a la correlación entre el incremento de las ventas en relación al incremento de los beneficios la correlación es negativa.

Reto
Se puede observar en el Gráfico 2 anillos el exterior es el de las ganancias y el interior de las ventas y no coinciden, en las etiquetas se puede ver cual es el producto con mayor venta por estado.

De verdad que me entretuve muchísimo intentando replicar las Data Viz y haciendo mis propias exploraciones! Les dejo mi análisis y luego mi interpretación de las preguntas del final…

Evolución de las ventas entre 2014 y 2017 respecto de cada región:

Categoría más vendida:

Trimestre con más ventas:

Si bien “Sean Miller” es el cliente que más compra en $, PERO TAMBIÉN DEJA PERDIDA:

Cliente que más GANANCIA deja es Tamara Chand:

California es la ciudad que más compra:

Texas es la ciudad que más perdidas genera:

Tecnología es la categoría que más ganancias genera:

En la dataviz “ventas en los estados con pérdida” se puede ver algo interesante, no siempre que el descuento incrementa, aumenta el nivel de ventas. La categoría de tecnología es siempre la más vendida aunque el nivel de descuentos para esta sea bajo. Por otro lado, en la tabla “top 3 de clientes por región” con este resultado se puede obtener un campo de acción más amplio a la hora de gestionar las ventas con estos clientes. Por último, si vemos el dataviz “ventas por trimestre según el descuento” podemos observar que en general, se mantiene la tendencia de que a mayor descuento, el nivel de ventas aumenta y esto siempre sucede en el ultimo trimestre de cada año.

Durante los últimos 3 años se han marcado tendencias en la concentración de la ganancia de nuestras ventas, en California al oeste y en Nueva York al este. Otros estados con un aporte considerable a nuestras ganancias fueron Washington, Georgia, Indiana, Michigan, Virginia
Hubo 10 estados donde tuvimos perdidas siendo Texas nuestro peor resultado

Realicé dos graficas comparativas entre las subcategorias mas solicitado en los estados de Illinois y Texas.

Unidades Illinois vs Texas

$ Illinois vs Texas

Que clase maestra por favor, super entendible, ahora si entiendo la importancia del storytelling, ya quiero entrar a usar una herramienta para hacer mis data viz 💪🏻

Realice un análisis siguiendo la evaluación del profic año a año, buscando indicios del porque no ha aumentado el porcentaje de profit.

Hola! Aquí dejo mi hallazgo, donde se puede evidenciar que no hay correlación positiva entre sales y profit, adicionalmente separo por tipo de descuento aplicado para poder visualizar cómo los descuentos deterioran el resultado del profit. La visualización la realice en Power BI.

Resultados:

_

¿Cuáles son los productos más vendidos en esos estados?
_

• El producto mas vendido es Avery Non-Stick Binders, teniendo 20 apariciones en la lista.
• Le sigue KI Adjustable-Height Table y Storex Dura Pro Binders, con 17 apariciones.

_

¿Cuáles son los menos vendidos?
_

• Los productos menos vendidos son:
  Brother MFC-9340CDW LED All-In-One Printer, Copier Scanner
  -Bush Birmingham Collection Bookcase, Dark Cherry
  Bush Westfield Collection Bookcases, Dark Cherry Finish, Fully Assembled
  Canon Color ImageCLASS MF8580Cdw Wireless Laser All-In-One Printer, Copier, Scanner
  Cisco 8961 IP Phone Charcoal
  Cisco TelePresence System EX90 Videoconferencing Unit
  Cubify CubeX 3D Printer Triple Head Print
  Epson Perfection V600 Photo Scanner
  Eureka Disposable Bags for Sanitaire Vibra Groomer I Upright Vac
  Hewlett-Packard Deskjet 5550 Printer
  Hewlett-Packard Deskjet F4180 All-in-One Color Ink-jet - Printer / copier / scanner
  LG G2
  NeatDesk Desktop Scanner & Digital Filing System
  Okidata B401 Printer
  Penpower WorldCard Pro Card Scanner
  Plantronics Single Ear Headset
  PNY Rapid USB Car Charger - Black
  Wasp CCD Handheld Bar Code Reader
  Xerox WorkCentre 6505DN Laser Multifunction Printer
  Zebra GK420t Direct Thermal/Thermal Transfer Printer

.
con al menos una aparicion.

_

¿Quiénes son estos clientes?
_

Los compradores son:
Sean Miller ($ 23459,78)
Becky Martin ($ 9900,012)
Grant Thornton ($ 8991,744)
Christopher Conant ($ 8399,976)

Estos clientes son lo que mas compras tienen.

_

¿Todos los años muestran el mismo patrón?
_

Es curioso como tuve un hipótesis de pensar que todos los años tendrían un patrón igual, pero después de ver la gráfica… claramente el 2016 tuvo mas movimiento que los otros años.

Para dar respuesta a la ventas de las distintas categorias tome datos de la cantidad de ventas y los entrelaze con los datos respectivos a sus categorias como resultado obtuve que la categoria mas vendida son las de pañales, para mi sorpresa porque creia que en verano habria mas ventas de productos relacionados a cuidado de la piel, luego de hacer un analisis nos dimos cuenta de la clara relacion entre las relaciones amorosas en invierno y su impacto 9 meses despues, verano.

![](

Comparto mi reporte final usando Excel, el feedback es bien recibido.

Por mí parte también pude llegar a la misma conclusión por un camino diferente, me encontraba buscando la respuesta a la pregunta sugerida en la práctica anterior, “¿Quién es el cliente que compra más?”, así que se me ocurrió elaborar una tabla que incluyera nombre del cliente, cantidad de órdenes hechas y las ganancias de dichas órdenes, para finalmente ordenar la tabla de manera descendente según la cantidad de órdenes, obteniendo lo siguiente:

Rápidamente note valores negativos en la columna de las ganancias y al querer confirmar esto directamente en la fuente, me sorprendieron los descuentos tan elevados que se le otorgaron a algunas ventas, así que grafique las ganancias respecto al tiempo:

Parece que en julio del 2014 y enero del 2015 la organización tuvo tiempos difícil, ¿Cuáles pudieron haber sido los motivos de esto?, ¿Qué aprendizajes se pudieron capturar de esa experiencia y como se podrían utilizar para actuar de la mejor manera en un futuro?

Después de mucho esfuerzo y sin experiencia alguna en Excel, esto es lo que pude lograr:

Muy buena explicacion

En esta primera parte se decidió observar la relación entre los descuentos y las utilidades. Como se puede apreciar la relación es negativa, por lo cual mayores descuentos indican una menor utilidad.
Al observar este comportamientos por Estados, se evidencia que los Estados con mayores descuentos son Texas y Pennsylvania y las regiones con mayores descuentos son la central y la oeste respectivamente.

En esta segundo parte se decidió profundizar sobre cuales son las subcategorías de productos con más descuentos por región. Se encontró que Binders y Furnishings son los subproductos con mas descuentos.
Como se mencionó atrás los Estados con mayores descuentos son Texas e Illinois para la región central, por lo que fue necesario observar cuales son las categorías de productos mas vendidos en estos Estados.
Se encontró que son Phones y Chairs los productos mas vendidos en estos Estados.

A manera de resumen, se puede decir que se debe restituir la política de descuentos para estos productos en estos Estados, ya que no generan muchas ventas y por el contrario generan utilidades negativas. Sin embargo, para conocer el impacto de estos productos en estos Estados sería necesario implementar una regresión que nos dé una idea de cual es el impacto real de estos productos en las utilidades.
Se propone entonces un mayor análisis en este sentido para ver si es efectivo o no un cambio en las políticas de descuentos.

me encanta como plantean todo!

Dejo esta visualización realizada con Power BI, del total de las ventas por región. Las regiones estan pintadas de diferente color:

Buen ejemplo, pero creo que las personas que estamos iniciando aun no tenemos las herramientas para realizar esos analisis y representaciones graficas.

En parte la relación lineal de a mayores ventas mayores beneficios, puede ser explicada desde la teoría microeconómica, con las bases de los costos marginales decrecientes. Me explico, teniendo en cuenta diferentes factores de producción de un producto si mantenemos el creiciemiento de un solo factor, este llegará a un punto máximo donde empezará a decrecer.
Nota: cabe acalarar que la teoría es más profunda y que no es una verdad absoluta, pero sirve para entender como pueden pasar este tipo de cosas, concluyendo que es un pequeño aporte.

EXPERIENCIA:
Una vez estuve haciendo un trabajo para mi universidad y nos dieron una tabla de Excel con diferentes datos de ventas a lo largo del anho, y luego nos pidieron una presentacion de los descubrimientos.
.
Lo que descubri fue que es posible que en un pico de ventas, no sea tan rentable, ya que puede que se vendan un producto de poca rentabilidad, incluso, que este mes sea menos rentable que los demas.
.
Siempre debemos analizar todo el entorno y no solo fijarnos en numeros de venta o de facturacion, el valor neto, es lo que de verdad importa.
.
Aca subo el grafico donde el precio de manufactura es el naranja y el azul, el profit, podemos ver como en los meses que no hay picos, hay mucha separacion entre ambos puntos ( es decir, mayor profit ) y los picos, apenas hay diferencia!
.

En la grafica se visualiza que la Ventas vs Utilidad

Muestra una reactivación de mercado y hará parte del crecimiento económico y que se refleje en un mayor consumo. el presente texto nos conceptualiza sobre dicha situación en dicha época en dicho pais,(https://www.iberglobal.com/files/2019-1/USA_economia_bice.pdf). En los periodos 2014 - 2017 Estados Unidos se encuentra en el proceso de recuperación económica, resección iniciada en el 2010. La reactivación hace parte de estrategias agresivas, un nuevo figurar en el mercado competitivo y captar la atención de potenciales compradores. (Hecho esto en algunos segmentos de mercado o unidades de negocio)

La grafica nos permite visualizar las ventas vs la utilidad.

Se observan algunos productos que no se encuentran en equilibrio, bajo la utilidad y el porcentaje de descuento, esto a que existen un “subsidio” entre productos. Es fundamental hacer seguimiento constante y hasta que fecha se han definido determinadas estrategias, observar bajo cada unidad de negocio y su recuperación al igual la capacidad de captar mas compradores.
El análisis debe estar directamente relacionado con la situación económica “global” entendiendo que muchas empresas aplican decisiones para ir ganando participación en los mercados para luego ir ajustados sus utilidades a partir de su posicionamiento. Son muchos los aspectos y variables a ser contempladas. Saludos!

cuando hacemos la correlación el R2 nos da cercano al 23%, eso nos muestra que un modelo lineal explica esta relacion de manera baja para poder hacer predicciones a futuro, pero si encontramos que los datos se encuentran mejor correlacionados cuando hay menos numero de ventas, pues a mayores ventas mayor ruido en el modelo, por lo cual a con menos ventas podemos obtener una mayor utilidad

![](

Buenas Noches

SUPERSTORE nos muestra el día de hoy un histórico de ventas del año 2014 a 2017. Comenzamos visualizando una evolución de las ventas año tras años, de igual manera sus ganancias, sin embargo se puede detallar que aunque las ventas crecieron en el ultimo año, no lo hicieron en la misma tendencia de años anteriores, se propuso una teoría de que esto se debía a mayores descuentos realizados en el años 2017.

El análisis siguiente permitió profundizar mas y aunque al estudiar que relación tenían los descuentos con la rentabilidad negativa, y confirmar que a mayor descuentos menor rentabilidad, una posterior comparación entre dos matrices (Descuentos por categoría Vs Subcategoría) y (Rentabilidad por Categoría Vs Subcategoría), se determino que sobre la categoría Office Supplies se realizan los mayores descuentos, sin embargo es la categoría Furniture la que en dos productos ( Tables y BookCases) esta generando mayores perdidas para la compañía.

Por Ultimo Cabe destacar que el estado con menor rentabilidad es Texas seguido de Ohio.

En cuanto al análisis del desempeño por ventas una de las cosas que más debería ser relevante son las ganancias que la tienda ha obtenido.

Por esta razón a continuación detallo los estados con más ganancias.

Me parece oportuno entrar en detalle acerca de las subcategorías que más generan ganancias, junto con la cantidad de artículos vendidos. Tenemos que:

Todos los artículos de la subcategoría de “Copiers” y “Phones”, sin duda alguna son los que más están dejando rentabilidad para la tienda. En especial los Copiers, ya que con la menor cantidad de articulos vendidos logra la mayor ganancia entre las subcategorías.

Por otro lado los artículos de las subcategorías “Bookcases” y “Tables” no obtuvieron la cantidad de ventas esperada, dando como resultado perdidas en la misma. Se podría pensar en reconsiderar la inversión en artículos de esta subcategoría, y comprar más articulos de las categorías Phones o copiers; así como también se podrías tomar en cuenta estos resultados para hablar con los proveedores que se encuentran dentro de esta subcategoría para solicitar un reajuste en el precio base de los articulos, así se podría mitigar un poco el beneficio / ganancia del mismo.

Para culminar, la subcategoría de “Binders” realmente llamó mi atención, ya que tiene la mayor cantidad de articulos vendidos por categoría, además de estar en la cuarta posición de la tabla. Lo cual puede indicar que con una mejor estrategia de marketing puede llegar fácilmente al primer lugar de la misma.

A continuación el respectivo Data Viz de expuesto anteriormente.

Super!..otra forma de analizar y hacernos preguntas

Texas

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

• Es importante estar seguros acerca de nuestros descubrimientos sin importar que nos parezcan obvios

• Siempre que quiera encontrar una correlación, es bueno usar una gráfica de scatter plot

• Es normal que después de responder una pregunta, obtenga más preguntas, qué responder

• Es muy importante entretener a nuestra audiencia con los resultados que obtengamos y así seguir adelante con los descubrimientos, sin perder el interés de quien nos escucha

• El Storytelling es una habilidad que se mejora con la práctica

Este es el primer analisis que pude realizar en Power BI. Donde se pueden identificar condiciones como cuál fue la categ´ria que más se vendió. Cual la categoría qué más compró y en que segmento se encuentra y en qué región obtuvimos más ganancia. Además, pudimos observar que además del tema de los descuentos, podemos observar la relación entre las ventas, las ganacias y las categorías de producto.

1 - Los productos más vendidos pertenecen a la categoría de tecnología, dicha categoría es la única que tiene ganancias en estos dos estados y es la más vendida con un 38.25%.

2- Los productos menos vendidos pertenecen a productos de Oficina cuya categoría ocupa un porcentaje de ventas del 26.14%.

3- El top 3 de clientes es Becky Martin con 10,500 USD en ventas, Sea Braxton con 5,600 y Alex Avila con 4,400.

4-En respecto a las ventas van disminuyendo cada año, pero los profits aumentan y disminuyen en los 4 años de -9,140 en 2014 a -2,520 en 2015 a - 5,240 en 2016 y -8,840 en 2017.

5-En 3 de los 4 años hay mayor cantidad de ventas en el 4to cuatrimestre.

no es que me de pereza leer la clase, pero siempre es mejor que el docente explique.

Excelente ejemplo

Reducir los descuentos hará que nuestro profit incremente?

Los descuentos según la ciudad y su cultura debirian ser analizados para su aplicación.

Revisar precios en cada ciudad de los prodcutos.
Realice un filtro de los productos más vendidos, hice una categorizacion de los descuentos más elevados (celdas en rojo), según este análisis determiné que no se esta aplicando los descuentos a los productos apropiados, es hora de actualizar la estrategia de descuentos, y fijarse en los productos que tienen ventas en rojo (ventas bajas).

Se está aplicando descuentos a los productos más vendidos.

El ejemplo Scatter:

En el caso de la segunda imagen lo que quise buscar es desglose de las ventas para ver de cada categoría cuales son lo productos más vendidos y generan el mayor ingreso del negocio.

Hola,
Siguiendo lo mencionado en esta lectura, los estados donde se obtienen menores rendimientos son aquellos donde hay una mayor cantidad de descuentos, lo cual se puede evidenciar en la siguiente tabla, donde están los 5 estados con los más altos y mas bajos promedios del indicador Gross Profit Margin:

Nota: Gross Profit Margin (GPM) = profit / (sales - (sales * discount))

Esto también se puede evidenciar en los siguientes gráficos de correlación de los 10 estados con más bajo rendimiento en Profit y promedio de GPM. De igual manera, al analizar cada uno de estos estados por subcategoría, se puede evidenciar como los grandes descuentos están concentrados principalmente en 5, siendo estas: Bookcases, Tables, Appliances, Binders y Machines. Sería interesante revisar mas a fondo si esto obedece a una estrategia de marketing para reducir el inventario o cual puede ser la razón de estos grandes descuentos y su rentabilidad negativa.

Para finalizar hice una investigación acerca de cuáles son las categorías y sub categorías de cada una de las ciudades con más perdidas, y me encontré con que existen algunas subcategorías que tienen utilidades positivas, pero la mayoría por supuesto tienen utilidades negativas.

La primera pregunta que me hice dentro de mi análisis fue, ¿Cómo van los beneficios a lo largo de los años? La verdad no tenía ni idea de que pensar porque era la primera vez que tocaba los datos. Pero yo me imaginaba que bien, ya que era lo mínimo para una empresa. Para mi sorpresa resulta que está hipótesis estaba correcta. Los beneficios no había parado de crecer a lo largo de los años, por lo que había cosas que la empresa estaba haciendo bien.

La segunda pregunta que se me ocurrió fue ¿Cuál es la categoría que más vende? Para esta pregunta no tenía ninguna hipótesis previa, porque simplemente no conocía cuáles categorías existían. El descubrimiento de esta respuesta fue que en total todas estaban bastante parejas, por lo que no podría proponer examinar alguna para su eliminación.

Bueno, entonces se me ocurrió la siguiente pregunta ¿Cuáles son las ciudades más rentables? Y por consiguiente, ¿Cuáles son las Ciudades menos rentables?
Al darme cuenta de que había ciudades con perdidas, encontré un hilo interesante el cual analizar.

Bueno, hasta acá llegó el tiempo de hoy, estate atent@ para la segunda parte. 😃

Mi hipótesis giraba entorno a los elevados gastos que implicarían los envíos por medio de: “First Class” y “Same Day”, después de todos tiene sentido que al ser envíos por medios especiales sus gastos sean altos y sus ingresos bajos o nulos.

Mi hipótesis giraba entorno a los elevados gastos que implicarían los envíos por medio de: “First Class” y “Same Day”, después de todos tiene sentido que al ser envíos por medios especiales sus gastos sean altos y sus ingresos bajos o nulos.

Mediante la gráfica pude comprobar que: ni los gastos son excesivos, así como tampoco los ingresos son bajos o insignificantes en relación a las ventas por este medio.

Para ser más específicos también quería corroborar a qué modo de envío y segmento de cliente pertenecía el grueso de las pérdidas y ganancias respectivamente.

Nuevamente mi primera hipótesis queda rechazada. El motivo de las pérdidas en nuestra base de datos NO se debía al modo de envío o al segmento de nuestros consumidores.

Así que tomando en cuenta el Análisis del profesor Luis Novelo decidí ponerle énfasis a los descuentos.

Por un lado las ventas que Sí generan ganancias segmentadas por: State, Product Name/Sub-category, Customer Name y City tienen en promedio un descuente de: 7.21%, 15.58%, 13.58% y 9.88%.

(No superan el 15% en descuento)

Por otro lados las ventas (segmentadas de la misma manera) que nos generan Pérdidas:

El descuento es ALTÍSIMO en estas transacciones (38,57%, 30.79%, 39.93%, 39.53%). Una completa locura!!!

Aquí les dejo más visualizaciones:

Aquí cabe aclara que nuestro gastos en “Furniture” son muy elevados lo que nos deja un “Profit” muy pequeño. Por lo que hay que tomar acciones encaminadas ha mejorar los costos en esta categoría de producto.

Gracias a esta visualización se puede comprobar que existe una serie de Clientes, Estados, Productos y Sub-categorías con las que jamás se ha obtenido ganancias. Con respecto a las Sub-categorías 2 de las 3 pertenecen a “Furniture” (Tables, Bookcases), lo cual puede explicar las bajas utilidades que nos genera esta categoría.

<a href=“https://www.flaticon.es/iconos-gratis/mano” title=“mano iconos”>Mano iconos creados por Freepik - Flaticon</a>

<a href=“https://www.flaticon.es/iconos-gratis/pago” title=“pago iconos”>Pago iconos creados por Freepik - Flaticon</a>

<a href=“https://www.flaticon.es/iconos-gratis/perdida” title=“pérdida iconos”>Pérdida iconos creados por Freepik - Flaticon</a>

<a href=“https://www.flaticon.es/iconos-gratis/costos” title=“costos iconos”>Costos iconos creados por phatplus - Flaticon</a>

A partir de las siguientes visualizaciones, podemos concluir que:

• Los productos de tecnología son los que generan más ventas.
• Entre los productos de tecnología, los teléfonos son los que generan más ventas
• Nuestro comprador número 1 es William Brown
• El trimestre 4 es el trimestre del año donde se hacen más ventas.

Muy buen ejercicio para dart un bosquejo de cómo utilizar el storytelling de forma sencilla.

En un contexto general se obtuvieron los siguiontes highlights:

• El producto mas vendido es canon imagen CLASS y el menos vendido es el Averi hi liter pen.

• La sub categoria mas vendida son los phone y se obtivieron mas ventas en la region esat.

• La grafica de dispersion nos muestra que a mayor ventas no necesariamente hay mayores profit.

• La agrfica de temporal de lineas y la grafica de barras nos muestras que desde ventas y porfits de la tienda y su volatilidad

• El mejor cliente es sean miller con el 28,37% de las ventas y el que obtuvo menores ventas es thais sissman con el 7,35%.

• En este caso se analizo solo las state de TEXAS Y ILLINOIS observamos los siguiente.

• El mejor producto es samsum galaxy s4 y el menos vendido es Avery durable slant en illinois

• El mejor producto es el lexmark mx611 y el menos vendido es Hover replacement EN TEXAS

• El mejor cliente es Becky martin

• En cuanto a ventas Texas tien mayores ventas

Trabajare en hacer un buen storytelling y contar la historia de los datos de una manera entretenida, me enfoque en este caso a generar los graficos.

encontre que en 10 estados no se han ganado ni un solo dolar; al contrario, han perdido.
propondria reformar la politica de descuentos, es inaceptables perdidas de 25 mil dolares

Comparto este sitio de datos públicos de Argentina para hacer más ejercicios como este: https://datos.gob.ar/

1936 pedidos de los 9994 de los pedidos, es decir, casi el 20%, tuvieron pérdidas y/o no generaron ganancia alguna.

Puntos relevantes:

1. Se comenzó por analizar lo más obvio que es son las ventas que tenemos por categorías la cuál es mostrada en la primera gráfica (arriba a la izquierda) en la cual la categoría ganadora sin duda es la correspondiente a “Technology”.

2. En la segunda gráfica (arriba a la derecha) se enlistaron los productos que tienen más ventas a los que tienen menos ventas, igualmente se indica a que categoría pertenece y mediante el grosor de la barra y con una etiqueta se puede visualizar la utilidad que nos ha generado cada producto. Podemos observar a simple vista que el segundo y tercer producto más vendido no nos está generando utilidad o incluso estamos perdiendo dinero.

3. En la tercera gráfica (abajo a la izquierda) tenemos ordenado a los clientes que más compras han hecho en la tienda ordenados de mayor a menor, igualmente mediante colores se indica a que tipo de cliente pertenece cada comprador. En este caso nuestro mayor comprador pertenece al tipo de cliente “Home Office” seguido por una compradora “corporation”.

4. En la cuarta gráfica se muestran las ventas trimestrales por año y mediante el grosor de la línea se indica las utilidades que hemos tenido, que generalmente suele ser mayor durante el último trimestre del año. En la misma línea se tiene señalizado mediante colores cuando se dan más descuentos en la tienda y resulta ser que igualmente el tiempo de mayores descuentos coincide con el de mayores utilidades que sería el cuarto trimestre del año.

Les compato la visualización que realicé en PowerBI.

https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiN2E4ZDliMmMtZDJiYS00OThmLTk3MWYtNzhlYmFiYWMzNmViIiwidCI6Ijc5YWQ0MDJjLWFlNmMtNDc1Ni1hZTA5LTY1MWZjN2E0ZTBhYiIsImMiOjR9

No necesariamente las ganancias y las cantidades son correlaciones positivas, en algunos casos como en esta exploración es necesario comenzar desde un nivel macro para ir profundizando en el análisis y que en este viaje sea sencillo de comprender para mantener el interés de la audiencia.

comparto mi resultados en google colab usando python, pandas y matplotlib
https://colab.research.google.com/drive/1in5EvJcD21jSVw06NdA2KV7picDWfCWC?usp=sharing

Para mi al revisar la comparación de ventas, utilidades por categoría en los años 2014 a 2017 profundizaría en la
categoría de furniture ya que me parece que las utilidades son muy bajas para el nivel de ventas y buscaría si puedo encontrar eficiencias que me permitan lograr una mejor utilidad. Sino trataría de generar más ventas en las otras dos categorías con el objetivo de tener más utilidades.

Para pode empezar, a sugerir cambios a las gerencias debemos saber DÓNDE se pierde dinero.

Así que revisamos por categoría:

P. ¿Cúal es aquella categoría donde el descuento es mayor a la utilidad? (dónde estamos perdiendo)
R: La categoría FURNITURE

Luego:
P. ¿Cúal es la subcategoría, dentro de FURNITURE, que genera pérdidas?
R: De las 4 subcategorías, 3 generan pérdidas (Bookcases, Chairs and Tables) , y solo una genera utilidad (Furnishings)

Dentro del análisis realizado encontré que las ventas aumentan pero a nivel de descuento los datos no concuerdan con los datos vs descuentos, también que el nivel de ventas aumenta para el caso de Illinois donde hay mas productos vendidos.