Una tienda online de moda, con presencia en todo Brasil, necesita impulsar su rendimiento utilizando sus datos de manera estratégica. Como científico de datos, has sido convocado para analizar estos datos y ofrecer insights que guíen sus decisiones y respondan a las siguientes preguntas clave:
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¿Cuál es el Top 5 productos más vendidos históricamente? 📉
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¿Cuál es la evolución histórica de las ingresos netos? 📊
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¿Cuáles son los ingresos netos por vendedor por año? 📆
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¿Cuáles son las ciudades que proporcionan mayores ingresos netos? 💰
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¿Existe otro insight que puedas proporcionar? 🔍
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En nuestro box plot tenemos demasiados outliers pero esto corresponde a la diferencia de precio de productos ya que tenemos pruductos con valores demasiado altos.
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Mientras que el Histograma podemos observar que la mayor venta de productos se encuentra con un precio inferior a $5000.
-Sin outliers la media de ventas es muy parecida cabe resaltar que nuevo sin etiqueta es el que tiene los precios más altos al ser vendidos.
Pregunta 1.1: Según la condición de la ropa, ¿Cuál es el que más ventas tuvo históricamente? (insight extra) 👚 👕
Pregunta 4.1: ¿Cuáles son las regiones cinco que generaron menores ingresos netos? (insight extra) 📈
- El análisis de los datos revela importantes insights sobre el negocio que pueden guiar estratégicamente las decisiones de la tienda online de moda.
- Se identificó el Top 5 de productos más vendidos históricamente, lo cual permite enfocar esfuerzos en estos artículos clave. También se analizó la evolución de los ingresos netos y los patrones por vendedor y ciudad/región.
- Para impulsar el rendimiento, se recomienda profundizar en el análisis de la condición de los productos, investigar a fondo el repunte del 24/11/2019 y aprovechar las oportunidades en las ciudades y regiones más rentables. 🌟📊📝
- Isaias Mamani
- Gabriel Chavez
- Víctor Carracedo
- Alejandro Gamarra: Instructor del Bootcamp. 📝🎓