Collecting openpyxl==3.0.10
Downloading openpyxl-3.0.10-py2.py3-none-any.whl (242 kB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 242.1/242.1 KB 26.1 MB/s eta 0:00:00
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.
Muestra de datos
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
Formato del dataframe
(31, 3)
Búsqueda de valores nulos por columna
article_id 0
article_name 0
unit_price 0
dtype: int64
Formato de los datos por columna
article_id int64
article_name object
unit_price object
dtype: object
Muestra de 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 por columna
seller_name 0
dtype: int64
Formato de los datos por columna
seller_name object
dtype: object
Muestra de datos
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
Formato del dataframe
(1000, 6)
Búsqueda de valores nulos por columna
order_id 0
week 0
article_id 0
quantity 0
seller_id 0
country_name 0
dtype: int64
Formato de los datos por columna
order_id int64
week int64
article_id int64
quantity int64
seller_id int64
country_name object
dtype: object
article_id int64
article_name object
unit_price float64
dtype: object
week quantity country_name article_name total_amount seller_name
0 1 10 Peru Water Cooling 675.0 Cirilo Grandham
1 1 15 Peru Mouse 454.5 Ewell Peres
2 1 5 Bolivia Netbook 725.0 Janel O'Curran
3 1 9 Brazil Tablet 1170.0 Janel O'Curran
4 1 6 Mexico Case 227.4 Daisie Slograve
.. ... ... ... ... ... ...
995 4 1 Brazil Modem 67.5 Kati Innot
996 4 15 Brazil Heatsink 150.0 Daisie Slograve
997 4 2 Colombia Heatsink 20.0 Vasily Danilyuk
998 4 14 Brazil Tablet 1820.0 Vasily Danilyuk
999 4 12 Brazil SDD 264.0 Onida Cosely
[1000 rows x 6 columns]
mes ventas costos
0 ene 10 7
1 feb 20 16
2 mar 30 25
3 abr 15 12
article_name
HDD 413
Name: quantity, dtype: int64
article_name
Full Pc 538335.93
Notebook 251000.00
Smartphone 152250.00
Chair 69477.48
Tablet 48620.00
Name: total_amount, dtype: float64
quantity total_amount
seller_name
Janel O'Curran 703 192832.47
Brockie Patience 441 142709.88
Oliviero Charkham 555 141329.76
Vasily Danilyuk 521 129157.55
Daisie Slograve 554 120520.11
Aveline Swanwick 629 118874.33
Arnold Kilkenny 583 94552.04
Kati Innot 512 83704.62
Jase Doy 582 80628.31
Ewell Peres 496 78144.32
Onida Cosely 535 77373.37
Milly Christoffe 442 61733.69
Tobin Roselli 519 56984.42
Cornie Wynrehame 523 52253.57
Cirilo Grandham 470 45009.40
week
1 507458.81
2 415364.44
3 329140.03
4 223844.56
Name: total_amount, dtype: float64
quantity total_amount
country_name
Brazil 2515 441271.85
Argentina 947 205832.78
Colombia 881 177514.29
Peru 1027 161421.12
Mexico 846 138619.99
total_amount quantity
article_name
Full Pc 134052.03 63
Notebook 83000.00 83
Smartphone 41475.00 79
week quantity country_name article_name total_amount seller_name
6 1 13 Colombia HDD 710.06 Arnold Kilkenny
8 1 7 Mexico SDD 154.00 Oliviero Charkham
13 1 14 Mexico SDD 308.00 Janel O'Curran
36 1 9 Brazil HDD 491.58 Brockie Patience
58 1 5 Brazil SDD 110.00 Tobin Roselli
.. ... ... ... ... ... ...
943 4 1 Argentina HDD 54.62 Vasily Danilyuk
944 4 4 Brazil HDD 218.48 Kati Innot
946 4 14 Brazil SDD 308.00 Ewell Peres
978 4 7 Peru HDD 382.34 Vasily Danilyuk
999 4 12 Brazil SDD 264.00 Onida Cosely
[92 rows x 6 columns]
week
2 264
1 256
3 193
4 72
Name: quantity, dtype: int64
En base a los resultados presentados y a un análisis más exhaustivo de los datos, podemos obtener conclusiones y tomar decisiones respecto de estrategias a implementar en la venta de productos informáticos en Latinoamérica.
Analizando los países que más compran (Brasil y Argentina), los productos más rentables y la evolución de las ventas por semana, se pueden diseñar promociones que activen al negocio en momentos de caída y/o generen ventas de artículos con menor salida.
Es posible seguir detectando relaciones entre las variables incluidas en la base de datos obtenida a partir de las tres fuentes recibidas, como por ejemplo la evolución de las ventas a lo largo del mes, para cada país. De esta manera sería posible determinar la implementación de promociones más personalizadas, pero con un análisis complementario de los costos de logística que implica el envío de la mercadería a los países compradores y si fuera viable, obtener datos históricos del cliente, que permitan analizar tendencias.
Por otro lado, se recomienda el análisis de la relación entre vendedores y países compradores, con el objetivo de rotar o reforzar las ventas en ciertos países, con personal de venta eficiente que impulse el crecimiento de las mismas en regiones menos rentables.
Gladys Grilli - Comisión 22039 - Codo a Codo