/LifeStore

Proyecto final del módulo Introducción a Python del path Data Science de EmTech.

Primary LanguagePython

Proyecto: Análisis de Datos LifeStore

Objetivo 🚀

El proyecto consistió en un análisis a la tienda LifeStore, cuyo propósito fue agrupar e identificar los productos con mejor venta, reseña y búsqueda. Así como identificar los productos rezagados o con malas reseñas para que LifeStore haga una estrategía de mejora.

Comenzando ✨

Este proyecto se realizo durante el módulo de "Introducción a la Programación con Python" del curso EmTech Data Science.

Pre-requisitos :newspaper:

  • Para ejecutar el programa se tiene que tener instalado python en su versión 3 o superior.

  • Para ejecutar, utilizar el comando python: python /ruta/main.py

Resultados 📑

  • El disco duro SSD Kingston A400 120 GB es el artículo más vendido y buscado, con 50 ventas y 263 búsquedas respectivamente. Ya que representa el 25 % de búsquedas de todo el año y el 18 % de ventas también del año.

  • El procesador AMD Ryzen 5 2600 es otro artículo con gran demanda ya que tiene 42 ventas y 55 búsquedas que representan el 15 % y 5 % respectivamente del total anual.

  • Las categorías de discos duros (94 productos vendidos) y procesadores (104 productos vendidos) en conjunto representan el 70 % de los productos que se vendieron en el año.

  • La categoría de tarjetas de video, es la segunda categoría con mayor venta anual, pero solo tienen un producto estrella de un total de 19 productos, los cuales solo generan ventas por debajo del 5. Algo similar sucede con la categoría de tarjetas madre con 18 productos diferentes, de los cuales solo 2 productos tienen ventas mayores a 10.

  • Las categorías de memoria usb y bocinas son los que menos ventas tienen.

  • Los productos con mejor reseña pertenecen a la categoría de procesadores con un promedio de 5, mientras que la categoría tarjetas madre y de video tienen una reseña promedio de 1.

  • Los meses con mayor venta corresponden a enero, marzo y abril con un total de 52, 49, y 74 ventas respectivamente.

Construido con 🛠️

Herramientas utilizadas en el proyecto

Autores ✒️

Elaboro: Griselda Gutiérrez S.