Tabla de Contenido

1. Introducción

Para aplicar a la posición de Data Analyst, el examen consistió en analizar

una base de datos y presentar una serie de hallazgos con base en la misma.

2. Limpieza de la Base de Datos

La base de datos tenía, en un principio, una dimensión de 18784x15, con el

registro de ventas para el primer trimestre del año 2018.

Al revisar los datos, fue evidente que algunas líneas tenían información

faltante, es por esto que se hizo un match entre los ID de compra (name)

y se pudieron tener las líneas completas para el análisis.

2.1. Descripción de los Datos

Los datos incluídos iban desde el ID de la compra, hasta los totales de la

misma y los artículos comprados. Posterior a la limpieza, se agregaron un

par de columnas adicionales para analizar fecha y día; además de haber hecho

la transformación de horario UTC a hora de CMDX.

3. Presentación de las Ventas Gráficamente

En las dos primeras pestañas se podrán encontrar gráficas que muestran por

mes y semana las ventas reportadas, en pesos mexicanos, por tienda.

Se puede hacer zoom en la misma, para poder ver a detalle.

4. Análisis de Días de la Semana y Fines de Semana

Para el análisis de concentración por días de la semana, se hizo una suma

de todas las ventas (en pesos mexicanos), para ver qué día de la semana y

fin de semana había más ventas en las 3 diferentes tiendas.

En la parte posterior, podemos observar un heatmap que nos muestra en qué

día de todo el trimestre fue la mayor venta para la compañía en general.

5. Identificación de Horas Pico

Para el último análisis, las columnas nos muestran la concentración de las

ventas por hora, indicando por intensidad de color la “hora pico”.

Es importante destacar que hay 2 pestañas para este análisis, ya que, después

de visualizar la distribución de visitas por tienda, las 11 am calificaba

como outlier en las tres tiendas.

Ventas Mensuales

Ventas Semanales

Concentración de ventas

Hora Pico

Hora Pico (s/outliers)