Skip to content

Análisis de datos de ventas utilizando Python y herramientas de ciencia de datos

Notifications You must be signed in to change notification settings

BrunoCoccetta/sales-data-analysis

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

2 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Análisis de Ventas Mensuales

Descripción

Este proyecto realiza un análisis de ventas mensuales por categoría (Office Supplies, Furniture y Technology) utilizando Python y herramientas de ciencia de datos como pandas, Matplotlib y Seaborn. El objetivo es identificar tendencias, patrones estacionales y oportunidades de mejora en las ventas.

Conclusión

El análisis de ventas mensuales por categoría revela lo siguiente:

  1. Tendencia General: Las ventas muestran un crecimiento constante en todas las categorías, con un desempeño destacado en Technology.
  2. Categoría Líder: Technology es la categoría con mayores ventas, lo que sugiere una alta demanda de productos tecnológicos.
  3. Categorías Secundarias: Office Supplies y Furniture tienen un desempeño similar, pero con ventas menores en comparación con Technology.
  4. Estacionalidad: Se observan patrones estacionales con picos y valles en las ventas, lo que podría estar relacionado con temporadas específicas del año.

Recomendaciones

  • Enfocar esfuerzos de marketing en la categoría de Technology.
  • Analizar los patrones estacionales para optimizar promociones y descuentos.
  • Implementar estrategias para impulsar las ventas en las categorías de Office Supplies y Furniture.

Requisitos

Para ejecutar este proyecto, necesitas tener instaladas las siguientes librerías de Python:

  • pandas
  • matplotlib
  • seaborn

Puedes instalarlas ejecutando el siguiente comando:

pip install -r requirements.txt

About

Análisis de datos de ventas utilizando Python y herramientas de ciencia de datos

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published