Un proyecto de análisis de datos: análisis de ventas de cafeterías.

El objetivo de cualquier analista de datos es encontrar la información oculta en los datos y proponer sugerencias o soluciones útiles para resolver problemas comerciales y beneficiar al negocio.

Empecemos.

Inicialmente, me gustaría sugerir que no hay nada correcto o incorrecto en el análisis de datos. Solo hay análisis de datos eficientes o ineficientes. El objetivo final de cualquier análisis de datos es la eficacia de su análisis, que es útil para ayudar a las partes interesadas de la empresa a obtener sus beneficios y resolver sus problemas empresariales.

¿Estás listo?

De acuerdo. Vamos a guiarte a través del proceso.

Pasos a seguir como analista de datos

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Haga numerosas preguntas sobre el negocio y sus problemas.

No dudes en pedir aclaraciones de tus dudas si alguna está relacionada con los negocios y sus problemas.

Pregunte cuáles son todas las expectativas del análisis de datos. Les gusta especificar cualquier sugerencia específica para sus problemas comerciales.

Pregunte y recopile los datos y tenga total claridad de los datos aclarando todas las dudas si las hubiera.

Pasos generales a seguir como analista de datos

• Reúna los datos en cualquier hoja de cálculo o base de datos y obtenga una comprensión básica de los datos que tiene utilizando cualquier técnica estadística o escribiendo consultas SQL.
• A continuación, utilice cualquier herramienta ETL para extraer, transformar y cargar en nuestro espacio de trabajo deseado para analizar los datos.
• Tenemos muchas herramientas que ofrecen funciones como ETL, visualización y validaciones.
• Considere cualquier herramienta que le facilite el trabajo y pueda dar soluciones en menos tiempo con más facilidad y técnicas de optimización.
• Después de importar los datos, limpie los datos según los requisitos y, a continuación, cárguelos en el espacio de trabajo para visualizar los datos y mostrar la información en formato visual con paneles e informes.
• Proponer soluciones para sugerir la solución de los problemas empresariales solicitados por las partes interesadas.

Aquí está el proyecto de análisis de datos para que se familiarice con el proceso de análisis de datos.

En este proceso, voy a utilizar Power BI y Excel. Puede utilizar cualquiera como desee y los recursos/aportaciones proporcionados por las partes interesadas.

Una cosa más aquí es que puede actuar en ambos lados como parte interesada y analista de datos. Suponga que está dirigiendo esta cafetería y luego necesita mejorar su negocio resolviendo todos los problemas que se presenten.

Conocimientos básicos que, como parte interesada de la empresa, puede encontrar a partir de los datos y esperar cualquier sugerencia o solución para aumentar las ganancias comerciales.

i. ¿Número de transacciones que se realizan cada mes? y el monto total de la factura.

ii. ¿Hay algún patrón que tengan las transacciones y el total de facturas, si es que lo hay? ¿Hay algo que deba centrarse en los cambios o en alguna observación?

iii. ¿Qué producto se ha vendido más y cuál menos? ¿Y a qué hora y comportamiento de compra de los clientes?

iv. ¿Qué tallas de cada producto se han vendido más y menos en qué porcentajes?

v. ¿En qué día, es decir, el nombre del día de la semana tiene más ventas y cuál tiene menos? ¿Alguna sugerencia para mejorar para aquellos en menos días de ventas?

vi. Ubicación en la que se tiene el más alto y el más bajo en el día en cuanto al nombre.

vii. Ubicación y mes en cuanto al comportamiento de compra de los clientes.

Pasemos al análisis de datos con la ayuda de objetos visuales que he creado con Power BI.

i. ¿Cuál es el número de transacciones que ocurren cada mes? y el monto total de la factura.

• Espero que pueda entenderlo fácilmente mirando la imagen sobre el número de compras y los montos de sus facturas.

ii. ¿Hay algún patrón que tengan las transacciones y el total de facturas, si es que lo hay? ¿Hay algo que deba centrarse en los cambios o en alguna observación?

• Se puede observar que no existe una relación lineal perfecta entre los distintos meses. Pero hay un número de compras que aumenta cada mes.
• Además, hay otra observación de que por cada dos meses, el número de compras ha ido aumentando más que cada mes.

iii. ¿Qué producto se ha vendido más y cuál menos? ¿Y a qué hora y comportamiento de compra de los clientes?

• Puede observar fácilmente con la ayuda de un gráfico de líneas y una leyenda qué categoría de producto tiene más compras y cuál tiene menos.
• A partir de la gráfica podemos observar que el café tiene un mayor número de compras y el chocolate envasado, el de marca y el té a granel tienen un número de ventas poco y muy bajo.
• Estas ventas aumentan gradualmente desde las 6 de la mañana hasta las 10 de la mañana y alrededor de las 10 de la mañana las ventas alcanzan el máximo y luego disminuyen gradualmente y caen a cero alrededor de las 8 de la noche.

iv. ¿Qué tallas de cada producto se han vendido más y menos en qué porcentajes?

• Los tamaños regular, grande e indefinido tienen casi el mismo número de compras, pero el regular tiene poco más que los otros dos.
• El pedido de tamaño pequeño tiene muy poco número de ventas y los clientes no están interesados en pedidos de tamaño pequeño.

V. ¿En qué día, es decir, el nombre del día de la semana tiene más ventas y cuál tiene menos? ¿Alguna sugerencia para mejorar para aquellos en menos días de ventas?

• Podemos hacerlo el viernes, el número máximo de compras se está produciendo y el más bajo es el sábado.
• Podemos aumentar las ventas el sábado ofreciendo ofertas en cada compra y dando algunos cupones de regalo o tomando cualquier evento externo para atraer a más clientes el fin de semana para aumentar las ventas.

Vi. Ubicación en la que se tiene el mayor y menor número de compras en el día en cuanto al nombre.

Podemos observar que cada ubicación tiene sus propias compras altas y bajas. La más alta para Astoris el miércoles y la más baja para el Bajo Manhattan el sábado.

vii. Ubicación y mes en cuanto al comportamiento de compra de los clientes.

Las ventas aumentan mes a mes desde enero de 2023 hasta junio de 2023. Si mencionamos la ubicación, podemos ver que la tienda 3 tiene el nivel más alto en junio y seguido por el resto. Del mismo modo, en febrero el más bajo con la tienda número 5 y seguido por el 8.

Espero que pueda entender mirando el tablero anterior, como cómo son las ventas y cómo se comporta el cliente para cada mes, etc.

Puede dar sugerencias para aumentar las ventas en las que son bajas y agregar valor al negocio aumentando el número de compras con nuestras sugerencias. Creo firmemente que este artículo es útil para usted. Espero que me acompañes durante todo el proceso de análisis de datos.

Hemos resuelto algunos problemas y extraído información de los datos sin procesar. En los proyectos del mundo real, hay muchas cosas que vamos a encontrar utilizando diferentes estadísticas y muchas otras técnicas.

Puedes encontrar todos los archivos del proyecto en mi repositorio de análisis de datos de GitHub.