Marco Antonio Sánchez Riesco - DNI: 29581291
Collecting openpyxl==3.0.10
Downloading openpyxl-3.0.10-py2.py3-none-any.whl (242 kB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 242.1/242.1 KB 31.3 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
El articulo más vendido en el mes es HDD con 413 unidades
article_name
Full Pc 538335.93
Notebook 251000.00
Smartphone 152250.00
Chair 69477.48
Tablet 48620.00
Name: total_amount, dtype: float64
El articulo que mas ingreso proporciono en el mes es Full PC con un total de U$S 538335,93-
quantity total_amount
seller_name
Janel O'Curran 703 192832.47
Brockie Patience 441 142709.88
Oliviero Charkham 555 141329.76
El bono de “Mejor Vendedor del Mes” debe entregarse a Janel O'Curran quien vendió U$S 192832.47
week
1 507458.81
2 415364.44
3 329140.03
4 223844.56
Name: total_amount, dtype: float64
A lo largo del mes se observa una disminución de las ventas en la ultima semana, por lo que se debería analizar la realización de campañas de ventas entre la segunda y tercera semana donde se anuncien promociones para la cuarta semana.
article_name
Wi-Fi Card 141
Name: quantity, dtype: int64
El articulo con menos unidades vendidas durante el mes es Wi-Fi Card con una cantidad de 141 unidades
country_name
Puerto Rico 1265.43
Paraguay 8195.12
Ecuador 17475.30
Name: total_amount, dtype: float64
Los 3 países que menos compran son:
quantity total_amount
country_name
Brazil 2515 441271.85
Peru 1027 161421.12
Argentina 947 205832.78
Colombia 881 177514.29
Mexico 846 138619.99
Venezuela 320 77684.52
Honduras 303 36763.56
Chile 231 24660.98
Podemos observar que no siempre tiene relación directa la cantidad de unidades compradas con el monto total, por lo que se aconsejaría realizar un análisis de los productos que menos rendimiento generan
__________________________________________________________________
Como conclusión y resumen de lo expuesto anteriormente, podemos expresar:
1- El articulo más vendido en el mes es HDD con 413 unidades.
2- El articulo que mas ingreso proporciono en el mes es Full PC con un total de U$S 538335,93-.
3- El bono de “Mejor Vendedor del Mes” debe entregarse a Janel O'Curran quien vendió U$S 19283
4- A lo largo del mes se observa una disminución de las ventas en la ultima semana, por lo que se debería analizar la realización de campañas de ventas entre la segunda y tercera semana donde se anuncien promociones para la cuarta semana.
5- El articulo con menos unidades vendidas durante el mes es Wi-Fi Card con una cantidad de 141.
6- Los 3 países que menos compran son:
7- Podemos observar que no siempre tiene relación directa la cantidad de unidades compradas con el monto total, por lo que se aconsejaría realizar un análisis de los productos que menos rendimiento generan.