Super_Store_Analisis

Análisis de Ventas con Python y Pandas

Análisis de Datos de Ventas de Productos El análisis de datos de ventas es crucial para monitorear el rendimiento y abordar consultas clave del negocio.

En este proyecto, analizarás los datos de ventas de una empresa, destacando las ganancias por producto, las ventas totales y otros factores vitales que impactan los resultados del negocio.

Skils

Importación de datos, uso de visualizaciones básicas (gráficos de barras, gráficos circulares) y creación de columnas calculadas.

Objetivo: Manipulación y exploración de datos con Pandas.

Técnica utilizada:

Utilizo Python y Pandas para analizar y responder preguntas de negocio sobre los datos de ventas de SuperStore. Se utilizan Seaborn,Plotly Pandas y Matplotlib para la limpieza de datos y el análisis de datos. Preguntas a responder:

1. ¿Cuáles son los productos más vendidos?
2. ¿Cuáles son los 10 productos con mejores ventas?
3. ¿Cuáles son los productos más rentables?
4. ¿Qué categoría tuvo más ventas?
5. ¿Cuáles son las categorías más rentables?
6. ¿Cuáles son los valores totales de ventas por categoría y subcategoría?
7. ¿Cuáles son los productos más vendidos en las subcategorías?
8. ¿Qué segmentos de clientes son los más rentables?
9. ¿Qué modos de envío vendieron más productos?
10. Visualizar la columna 'Categoría' desde el punto de vista del conjunto de datos de la columna 'Modo de envío'.