Análisis de Ventas – Tienda Informatica
Este análisis explora las ventas de una tienda de informática usando SQL y Python en Google Colab. A partir de los datos, se generaron indicadores clave sobre productos, clientes y rendimiento general para obtener insights que ayuden a mejorar la toma de decisiones.
Este análisis explora las ventas de una tienda de informática usando SQL y Python en Google Colab. A partir de los datos, se generaron indicadores clave sobre productos, clientes y rendimiento general para obtener insights que ayuden a mejorar la toma de decisiones.
Información
Origen Base de Datos
La base de datos fue generada con ChatGPT para este proyecto. Actualmente estan alojadas en el siguiente Drive.
Tablas
productos
- producto_id: Codigo identificador del producto.
- tipo: Categoria del producto.
- nombre: Nombre del producto.
- marca: Marca del producto.
- precio: Precio del producto.
detalle_ventas
detalle_id: Código único que identifica cada ítem detallado en una venta.
venta_id: Identificador de la venta a la que pertenece el detalle.
producto_id: Código identificador del producto vendido.
cantidad: Número de unidades del producto vendidas en este detalle.
precio_unitario: Precio por unidad del producto al momento de la venta.
clientes
cliente_id: Identificador único del cliente.
nombre: Nombre del cliente.
apellido: Apellido del cliente.
email: Correo electrónico de contacto del cliente.
provincia: Provincia de residencia del cliente.
fecha_registro: Fecha en la que el cliente se registró en el sistema.
ventas
venta_id: Identificador único de la venta.
cliente_id: Identificador del cliente que realizó la compra.
fecha: Fecha en la que se efectuó la venta.
total_items: Cantidad total de productos incluidos en la venta.
Diagrama
Consultas SQL
Indicadores de Ventas (8)
Detección de nulos
| producto | cantidad_total |
|---|---|
| 650W Bronze | 2269 |
| 32GB DDR4 3600MHz | 2267 |
| 2TB | 2245 |
| Mini Tower | 2225 |
| Ryzen 7 5800X3D | 2191 |
| RTX 3070 | 2190 |
| Mid Tower RGB | 2188 |
| ASRock B660 | 2187 |
| 1TB SATA | 2178 |
| 1TB | 2171 |
Indicadores de Productos (5)
Producto mas vendido
| producto | cantidad_total |
|---|---|
| 650W Bronze | 2269 |
Producto que mas facturó
SELECT
p.nombre AS producto, ROUND(SUM(dv.cantidad * dv.precio_unitario),2) AS total_ventas
FROM ‘detalle_ventas’ AS dv
LEFT JOIN ‘productos’ AS p
ON dv.producto_id = p.producto_id
GROUP BY producto
ORDER BY total_ventas DESC
LIMIT 1
| producto | total_ventas |
|---|---|
| 1TB | 1509116.38 |
Top 10 productos mas vendidos
| producto | cantidad_total |
|---|---|
| 650W Bronze | 2269 |
| 32GB DDR4 3600MHz | 2267 |
| 2TB | 2245 |
| Mini Tower | 2225 |
| Ryzen 7 5800X3D | 2191 |
| RTX 3070 | 2190 |
| Mid Tower RGB | 2188 |
| ASRock B660 | 2187 |
| 1TB SATA | 2178 |
| 1TB | 2171 |
Top 3 Categorias mas Vendidas
SELECT
p.tipo as categoria, CAST(SUM(dv.cantidad) AS INT) AS cantidad_total
FROM ‘detalle_ventas’ AS dv
LEFT JOIN ‘productos’ AS p
ON dv.producto_id = p.producto_id
GROUP BY categoria
ORDER BY cantidad_total DESC
LIMIT 3
| categoria | cantidad total |
|---|---|
| SSD | 8636 |
| CPU | 8581 |
| GPU | 8410 |
Marca con mayor venta
| marca | total_ventas |
|---|---|
| Corsair | 6260862 |
Indicadores de Clientes (2)
Cliente con mayor facturación
| nombre_y_apellido | total_ventas |
|---|---|
| Edward Smith | 69573.12 |
Cliente con mas unidades compradas
| nombre_y_apellido | total_cantidad |
|---|---|
| Michelle Nguyen | 147.0 |

