README

ES — Español

Propósito

Resumen del análisis de ventas realizado sobre los datos de las tiendas presentes en este repositorio y entrega de una recomendación ejecutiva y acciones priorizadas basadas en dicho análisis.

Contenido del repositorio

• analisis_tiendas_juan.ipynb — Notebook principal con el análisis exploratorio, limpieza y visualizaciones.

/ ├── img/ │ └── (imágenes utilizadas en el sitio o reportes) ├── Análisis_tiendas_juan.ipynb ├── app.js └── style.css

img/

Carpeta que contiene los recursos gráficos del proyecto: logotipos, íconos o visualizaciones exportadas. Su función es mantener organizados los elementos visuales que se integran en el dashboard o la presentación web.

Análisis_tiendas_juan.ipynb

Notebook en Jupyter que realiza el análisis de datos de las tiendas de Juan. Incluye código en Python para calcular métricas clave como facturación, productos más vendidos, costos de envío y evaluaciones de clientes. Este archivo representa la parte analítica del proyecto.

app.js

Archivo principal de JavaScript que controla la lógica del sitio o dashboard. Puede contener scripts para mostrar resultados del análisis, actualizar gráficos, procesar datos JSON y gestionar interactividad en la interfaz.

style.css

Archivo de estilos (CSS) que define la apariencia visual del proyecto: colores, tipografías, márgenes, animaciones y disposición general de los elementos. Garantiza una presentación coherente y profesional del contenido.

Resumen ejecutivo (basado en el análisis de ventas)

• Existen variaciones significativas de desempeño entre tiendas: algunas con ventas consistentes y otras con baja venta y mayor estacionalidad.
• Se identificaron SKUs/categorías de alta rotación que concentran la mayor parte de las ventas, y SKUs de baja rotación que incrementan costos de inventario.
• Hay patrones de demanda por hora y por día que permiten optimizar personal y promociones.
• Margen y volumen muestran oportunidades para priorizar productos con mayor contribución al ingreso.

Recomendación ejecutiva (acciones priorizadas)

1. Priorizar inventario en SKUs de alta rotación y mejor margen; reducir stock en SKUs de baja rotación.
2. Dirigir campañas de marketing a tiendas y segmentos con mayor potencial (promociones segmentadas y bundles).
3. Implementar precios dinámicos en productos con elasticidad detectada; proteger precios en productos líderes.
4. Ajustar plantillas y horarios del personal según picos de demanda detectados.
5. Desplegar un dashboard de KPIs (ventas diarias, rotación de inventario, margen por SKU, conversión por tienda) para monitoreo continuo.
6. Realizar análisis de causa raíz en tiendas con bajo desempeño (ubicación, surtido, inventario y experiencia de compra) antes de inversiones mayores.

Cómo reproducir el análisis

1. Abrir analisis_tiendas_juan.ipynb y/o challenge1-data-science-latam-main/AluraStoreLatam.ipynb.
2. Cargar los CSV desde challenge1-data-science-latam-main/base-de-datos-challenge1-latam/.
3. Ejecutar las celdas en un entorno Python con pandas, numpy y matplotlib/seaborn (Jupyter/JupyterLab o similar).

Observaciones finales

• Priorizar acciones por impacto esperado y facilidad de implementación.
• Para decisiones de inversión o expansión, complementar con datos externos (competencia, demografía, tráfico peatonal).

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PT — Português

Objetivo

Resumo da análise de vendas presente neste repositório e entrega de uma recomendação executiva com ações prioritárias baseadas nessa análise.

Conteúdo do repositório

• analisis_tiendas_juan.ipynb — Notebook principal com análise exploratória, limpeza e visualizações.

/ ├── img/ │ └── (imagens utilizadas no site ou relatórios) ├── Análisis_tiendas_juan.ipynb ├── app.js └── style.css

img/

Pasta que contém os recursos gráficos do projeto: logotipos, ícones ou visualizações exportadas. Sua função é manter organizados os elementos visuais integrados ao painel ou à apresentação web.

Análisis_tiendas_juan.ipynb

Notebook Jupyter responsável pela análise dos dados das lojas de Juan. Inclui código em Python para calcular métricas como faturamento, produtos mais vendidos, custos de envio e avaliações de clientes. Representa a parte analítica e técnica do projeto.

app.js

Arquivo principal de JavaScript que controla a lógica do site ou painel. Pode conter scripts para exibir resultados da análise, atualizar gráficos, processar dados JSON e gerenciar a interatividade da interface.

style.css

Arquivo de estilos (CSS) responsável pela aparência visual do projeto: cores, tipografia, margens, animações e layout geral dos elementos. Garante uma apresentação coerente e profissional do conteúdo.

Resumo executivo (baseado na análise de vendas)

• Há variações significativas de desempenho entre lojas: algumas com vendas estáveis e outras com vendas baixas e maior sazonalidade.
• Identificaram-se SKUs/categorias de alta rotatividade que concentram a maior parte das vendas, e SKUs de baixa rotatividade que oneram o estoque.
• Existem padrões de demanda por horário/dia que permitem otimizar equipe e campanhas.
• Margens e volumes indicam oportunidades para priorizar produtos com maior contribuição à receita.

Recomendação executiva (ações priorizadas)

1. Priorizar estoque em SKUs de alta rotatividade e melhor margem; reduzir SKUs de baixa demanda.
2. Direcionar marketing para lojas e segmentos com maior potencial (promoções segmentadas e bundles).
3. Implementar precificação dinâmica para produtos com elasticidade detectada; manter competitividade em produtos líderes.
4. Ajustar escala e horários da equipe conforme picos de demanda identificados.
5. Implementar um dashboard de KPIs (vendas diárias, giro de estoque, margem por SKU, conversão por loja) para monitoramento contínuo.
6. Fazer análise de causa raiz nas lojas com baixo desempenho (localização, mix de produtos, estoque, experiência) antes de grandes investimentos.

Como reproduzir a análise

1. Abrir analisis_tiendas_juan.ipynb e/ou challenge1-data-science-latam-main/AluraStoreLatam.ipynb.
2. Carregar os CSVs que estão em challenge1-data-science-latam-main/base-de-datos-challenge1-latam/.
3. Recomenda-se ambiente Python com pandas, numpy e matplotlib/seaborn; executar as células na ordem apresentada.

Observações finais

• Recomendações priorizadas por impacto e custo de implementação.
• Para decisões de maior risco, considerar análise complementar com dados externos (concorrência, demografia, tráfego).