Collecting openpyxl==3.0.10
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Collecting et-xmlfile
Downloading et_xmlfile-1.1.0-py3-none-any.whl (4.7 kB)
Installing collected packages: et-xmlfile, openpyxl
Successfully installed et-xmlfile-1.1.0 openpyxl-3.0.10
WARNING: You are using pip version 22.0.4; however, version 22.1.2 is available.
You should consider upgrading via the '/root/venv/bin/python -m pip install --upgrade pip' command.
article_id article_name unit_price
0 20015 Smartphone 525.00
1 20016 Full Pc 2127.81
2 20017 Monitor 230.00
3 20018 Tablet 130.00
4 20019 Desk 130.10
5 20020 Chair 335.64
6 20021 Modem 67.50
7 20022 Range Extender 20.45
8 20023 Notebook 1000.00
9 20024 Netbook 145.00
10 20025 HDD 54.62
11 20026 SDD 22.00
12 20027 Ram Memory 35.95
13 20028 Motherboard 138.38
14 20029 Mouse 30.30
15 20030 Fan Cooler 4.25
16 20031 Webcam 20.07
17 20032 Keyboard 22.60
18 20033 Headphones 23.30
19 20034 Scanner 185.00
20 20035 Case 37.90
21 20036 Video Card 131.50
22 20037 CPU 139.62
23 20038 Power Supply 43.95
24 20039 Water Cooling 67.50
25 20040 Heatsink 10.00
26 20041 Usb Cable 2.95
27 20042 Sata Cable 2.14
28 20043 Pci Express Port 10.12
29 20044 Wi-Fi Card 59.61
30 20045 Mesh Wi-Fi X 2 32.50
seller_name
seller_id
1 Aveline Swanwick
2 Jase Doy
3 Oliviero Charkham
4 Cornie Wynrehame
5 Ewell Peres
6 Milly Christoffe
7 Kati Innot
8 Tobin Roselli
9 Onida Cosely
10 Cirilo Grandham
11 Vasily Danilyuk
12 Brockie Patience
13 Arnold Kilkenny
14 Janel O'Curran
15 Daisie Slograve
order_id week article_id quantity seller_id country_name
0 15024 1 20039 10 10 Peru
1 15025 1 20029 15 5 Peru
2 15026 1 20024 5 14 Bolivia
3 15027 1 20018 9 14 Brazil
4 15028 1 20035 6 15 Mexico
.. ... ... ... ... ... ...
995 16019 4 20021 1 7 Brazil
996 16020 4 20040 15 15 Brazil
997 16021 4 20040 2 11 Colombia
998 16022 4 20018 14 11 Brazil
999 16023 4 20026 12 9 Brazil
[1000 rows x 6 columns]
Muestra de los datos
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0 20015 Smartphone 525.00
1 20016 Full Pc 2127.81
2 20017 Monitor 230.00
3 20018 Tablet 130.00
4 20019 Desk 130.10
Formato del dataframe
(31, 3)
Búsqueda de valores nulos
article_id 0
article_name 0
unit_price 0
dtype: int64
Formato de los datos por columna
article_id int64
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unit_price object
dtype: object
Muestra de los datos
seller_name
seller_id
1 Aveline Swanwick
2 Jase Doy
3 Oliviero Charkham
4 Cornie Wynrehame
5 Ewell Peres
Formato del dataframe
(15, 1)
Búsqueda de valores nulos
seller_name 0
dtype: int64
Formato de los datos por columna
seller_name object
dtype: object
Muestra de los datos
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0 15024 1 20039 10 10 Peru
1 15025 1 20029 15 5 Peru
2 15026 1 20024 5 14 Bolivia
3 15027 1 20018 9 14 Brazil
4 15028 1 20035 6 15 Mexico
Formato del dataframe
(1000, 6)
Búsqueda de valores nulos
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week 0
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quantity 0
seller_id 0
country_name 0
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Formato de los datos por columna
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0 20015 Smartphone 525.00
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2 20017 Monitor 230.00
3 20018 Tablet 130.00
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1 15025 1 20029 15 5 Peru 20029
2 15026 1 20024 5 14 Bolivia 20024
3 15027 1 20018 9 14 Brazil 20018
4 15028 1 20035 6 15 Mexico 20035
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0 20039 10
1 20029 5
2 20024 14
3 20018 14
4 20035 15
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1 15025 1 20029 15 5 Peru 20029
2 15026 1 20024 5 14 Bolivia 20024
3 15027 1 20018 9 14 Brazil 20018
4 15028 1 20035 6 15 Mexico 20035
total_amount seller_name
0 20039 Cirilo Grandham
1 20029 Ewell Peres
2 20024 Janel O'Curran
3 20018 Janel O'Curran
4 20035 Daisie Slograve
week quantity country_name article_name total_amount seller_name
0 1 10 Peru 20039 20039 Cirilo Grandham
1 1 15 Peru 20029 20029 Ewell Peres
2 1 5 Bolivia 20024 20024 Janel O'Curran
3 1 9 Brazil 20018 20018 Janel O'Curran
4 1 6 Mexico 20035 20035 Daisie Slograve
week quantity country_name article_name total_amount seller_name
0 1 10 Peru 20039 20039 Cirilo Grandham
1 1 15 Peru 20029 20029 Ewell Peres
2 1 5 Bolivia 20024 20024 Janel O'Curran
3 1 9 Brazil 20018 20018 Janel O'Curran
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20025 413
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week quantity total_amount
article_name
20015 74 290 700525
20016 70 253 680544
20017 53 208 520442
20018 90 374 800720
20019 60 223 560532
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20025 941175
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20024 901080
20018 800720
20041 781599
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Respuesta: week quantity article_name total_amount
seller_name
Janel O'Curran 174 703 1582217 1582217
quantity total_amount
seller_name
Janel O'Curran 703 1582217
Aveline Swanwick 629 1502163
Jase Doy 582 1462219
Daisie Slograve 554 1442061
Oliviero Charkham 555 1422027
Cornie Wynrehame 523 1402162
Arnold Kilkenny 583 1361985
Onida Cosely 535 1342068
Ewell Peres 496 1322061
Kati Innot 512 1261950
Vasily Danilyuk 521 1261791
Cirilo Grandham 470 1241921
Tobin Roselli 519 1201920
Brockie Patience 441 1141627
Milly Christoffe 442 1081607
quantity article_name total_amount
week
2 2444 6209398 6209398
1 2449 5968600 5968600
3 2114 5247866 5247866
4 1058 2603915 2603915
total_amount quantity
country_name
Brazil 6309413 2515
Peru 2503686 1027
Argentina 2263403 947
Colombia 2223249 881
Mexico 2023032 846
Honduras 761201 303
Venezuela 741059 320
Guatemala 580929 202
Chile 560789 231
Bolivia 380598 181
Costa Rica 380551 145
Ecuador 360481 129
Paraguay 340522 123
El Salvador 320421 111
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quantity 8065
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country_name week total_amount
0 Peru 1 841181
1 Peru 2 761156
2 Peru 3 640935
3 Peru 4 260414
4 Brazil 1 1882801
5 Brazil 2 1782746
6 Brazil 3 1662496
7 Brazil 4 981370
8 Argentina 1 640916
9 Argentina 2 961483
10 Argentina 3 380552
11 Argentina 4 280452
total_amount quantity
seller_name
Aveline Swanwick 560827 227
Tobin Roselli 500765 211
Daisie Slograve 500741 226
Jase Doy 500737 149
Oliviero Charkham 480746 195
Arnold Kilkenny 480681 184
Onida Cosely 460696 206
Kati Innot 440646 151
Janel O'Curran 440637 182
Cirilo Grandham 380590 158
Cornie Wynrehame 340531 125
Milly Christoffe 340507 161
Brockie Patience 340504 125
Vasily Danilyuk 300451 124
Ewell Peres 240354 91
Los ingresos por ventas totales del periodo fueron de $20.029.779 con 8,065 artículos vendidos.
Brazil fue el principal generador de ingresos del mes, con 2515 ventas totales por un valor de $ 6.309.413.
Lo siguen con mayores ventas Perú con ingresos por $ 2.503.686 y Argentina $ 2.263.403.
Los artículos que generaron mayores ingresos fueron '20025 - HDD', '20026 - SDD', '20024 - Netbook'. El top 3 de los articulos representan en conjunto un 14% de las ventas ($2.743.425)
En la evolución de las ventas por semana de los principales paises podemos destacar, en el caso de Brasil y Peru, tienen un descenso de las ventas a medida que avanza el mes, siendo la ultima semana la mas critica para ambos paises, por lo que se propone reforzar el marketing en la última semana de cada mes. En el caso particular de Argentina, su mayor exito en ventas es en la primera quincena y luego decaen las ventas, siendo muy bajas a fin de mes
Los cinco mejores vendedores del pais que mas generó ingresos (Brasil) son: Aveline Swanwick, Tobin Roselli, Daisie Slograve, Jase Doy, Oliviero Charkham por lo que proponemos un bono por desempeño.