Análisis de Datos con NumPy, Pandas y Matplotlib: Portafolio Final

Estas preguntas son clave para entender qué se quiere lograr con el análisis de datos:

1. Objetivo del Análisis

• ¿Cuál es el propósito principal del análisis?
  • El objetivo principal del análisis es entender los patrones de compra, identificar los productos más vendidos y los clientes más valiosos, y detectar posibles tendencias en las ventas. Esto podría ayudar a optimizar inventarios, mejorar estrategias de marketing, y aumentar la satisfacción del cliente.
• ¿Qué preguntas específicas quieres responder?
  • ¿Cuáles son los productos más vendidos?
  • ¿Quiénes son los clientes más valiosos?
  • ¿Hay patrones estacionales o tendencias en las ventas?
  • ¿Qué factores contribuyen a las compras repetidas?

2. Contexto del Negocio

• ¿Qué tipo de negocio está relacionado con estos datos?
  • El dataset parece estar relacionado con un comercio minorista en línea que vende una variedad de productos. Esto se deduce de la estructura típica de los datos de ventas en línea, que incluyen códigos de productos, descripciones, precios y transacciones con clientes.
• ¿Cuáles son los objetivos generales de la empresa?
  • Aumentar las ventas, mejorar la retención de clientes, optimizar la gestión de inventarios y mejorar la eficiencia en la operación de la tienda en línea.
• ¿Quiénes son los principales interesados (stakeholders)?
  • Directores de ventas, gerentes de marketing, equipos de operaciones y de gestión de inventario, y analistas financieros que se beneficiarían de una mejor comprensión de los datos de ventas y patrones de clientes.

3. Alcance del Análisis

• ¿Qué aspectos están dentro y fuera del alcance del análisis?
  • Dentro del alcance: análisis de ventas, identificación de productos y clientes clave, patrones estacionales, y tendencias de ventas.
  • Fuera del alcance: análisis detallado de la logística de entrega, estudio de competencia directa, o análisis de satisfacción del cliente basado en feedback no presente en el dataset.
• ¿Qué limitaciones deben tenerse en cuenta?
  • Limitaciones pueden incluir la calidad de los datos (posibles valores faltantes o erróneos), el periodo temporal cubierto por los datos, y la falta de datos cualitativos sobre la experiencia del cliente.

4. Resultados Esperados

• ¿Qué tipo de resultados se espera del análisis?
  • Informes detallados que identifiquen los productos más vendidos y los clientes más valiosos.
  • Visualizaciones que muestren tendencias y patrones en las ventas.
  • Posibles modelos predictivos para proyectar ventas futuras o recomendar estrategias de marketing.
• ¿Cómo se utilizarán estos resultados?
  • Los resultados se utilizarán para tomar decisiones estratégicas sobre inventarios, campañas de marketing, y para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas.