Bienvenido al proyecto de análisis de datos para evaluar la eficiencia de los mensajeros, la productividad de los empleados y las tendencias de ventas en nuestra empresa. Este README proporciona una visión general de la creación y carga de datos en la base de datos, así como un resumen de los análisis y recomendaciones estratégicas.
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Diseño del Esquema de la Base de Datos:
- Se diseñó un esquema de base de datos que incluye las siguientes tablas:
- Ordenes: Información sobre las órdenes realizadas.
- Clientes: Datos de los clientes que realizan las órdenes.
- Empleados: Información de los empleados gestionando las órdenes.
- Mensajeros: Datos de los mensajeros encargados de las entregas.
- Productos: Información sobre los productos disponibles para venta.
- DetalleOrdenes: Detalles específicos de cada orden, como productos y cantidades.
- OrigenesOrden: Información sobre el canal de venta de cada orden.
- Se diseñó un esquema de base de datos que incluye las siguientes tablas:
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Estructura de Tablas y Relaciones:
- Se establecieron relaciones entre las tablas mediante claves primarias y foráneas para garantizar la integridad de los datos.
- Se asignaron tipos de datos adecuados a cada columna para optimizar el rendimiento y asegurar la coherencia (e.g., Decimal para ventas, DateTime para fechas).
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Carga de Datos:
- Se cargaron datos iniciales en las tablas utilizando datos ficticios empleando INSERT.
- Se aseguraron datos para las pruebas de análisis, incluyendo órdenes, clientes, empleados, productos, y detalles de órdenes.
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Eficiencia de los Mensajeros 🚚:
- Se analizó el tiempo promedio de entrega para evaluar la eficiencia de los mensajeros.
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Análisis de Ventas por Origen de Orden 💵:
- Se identificó el canal de ventas que genera más ingresos.
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Productividad de los Empleados 🏆:
- Se determinó el empleado con el mayor volumen de ventas promedio.
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Análisis de Demanda por Horario y Día 📅:
- Se evaluó la demanda de productos según el horario y el día.
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Comparación de Ventas Mensuales 📈:
- Se compararon las ventas mensuales para identificar tendencias y patrones.
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Análisis de Fidelidad del Cliente 💖:
- Se analizó la cantidad de órdenes realizadas por cada cliente para evaluar la fidelidad.
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Resumen de Ventas 💰:
- Total de ventas a nivel global.
- Tipos de pago más utilizados.
- Promedio de ventas antes y después de una fecha clave.
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Análisis de Productos 🍕:
- Precio promedio por categoría de producto.
- Cantidad promedio de productos por orden.
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Desempeño de Sucursales 🏢:
- Sucursal con promedio de ventas más alta.
- Comparación de orden mínima y máxima entre sucursales.
- Sucursales con ventas por orden superiores a un umbral específico.
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Tendencias Temporales ⏰:
- Horarios de mayor cantidad de ventas.
- Productos más demandados por la mañana.
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Fidelidad del Cliente 📊:
- Todos los clientes realizaron solo un pedido hasta la fecha.
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Productividad de los Empleados 👩💼:
- Empleado más productivo y menos productivo.
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Eficiencia de los Mensajeros 🚚:
- Crear consultas adicionales para evaluar el tiempo de entrega por sucursal y ajustar el personal según sea necesario.
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Productividad de los Empleados 💼:
- Filtrar por departamento o rol específico en futuras consultas para enfocarse en el análisis de ventas.
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Comparación de Ventas Mensuales 📈:
- Ingresar datos más recientes para una comparación efectiva entre años.
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Análisis de Fidelidad del Cliente 💖:
- Recolectar más datos sobre clientes para obtener una visión más completa de la fidelidad.
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Normalización de Datos 🗂️:
- Se implementó una estructura de base de datos normalizada para evitar redundancias y asegurar la integridad de los datos.
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Relaciones Establecidas 🔗:
- Se establecieron claves primarias y foráneas para mantener la coherencia de los datos entre tablas.
- Problemas con Restricciones de FK 🚫:
- Desafío: No se permitió la eliminación de productos debido a restricciones por claves foráneas.
- Solución: Desactivar y reactivar las restricciones de claves foráneas temporalmente según sea necesario.
Para mejorar el análisis de patrones regionales, se añadió una nueva columna llamada "Localidad" a la tabla Sucursales. Esto permitió segmentar las ventas por ubicación específica y responder a consultas detalladas sobre las tendencias regionales.
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Añadir columna "Localidad" a la tabla Sucursales:
Se creó una columna adicional en la tabla para registrar la localidad de cada sucursal.
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Ingreso de localidades a cada sucursal:
Se asignaron las localidades correspondientes a cada sucursal para permitir un análisis más detallado de las ventas por región.
Con la columna "Localidad" añadida, se realizó una consulta para identificar los 3 productos más vendidos en cada localidad. Además, se creó un procedimiento almacenado para facilitar consultas específicas por localidad.
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Consulta para los 3 productos más vendidos por localidad:
Se generó un informe para listar los productos más vendidos en una localidad específica.
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Creación del Procedimiento Almacenado:
Se desarrolló un procedimiento almacenado que permite consultar los productos más vendidos en una localidad específica, facilitando el análisis de ventas regionales.
Para comprender las variaciones estacionales en las ventas, se realizó un análisis del total de ventas por estación del año.
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Consulta para el total de ventas por cada estación:
Se realizó un análisis para determinar el total de ventas en cada estación del año, clasificando las ventas por verano, otoño, invierno y primavera.
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Creación de Vista para el Producto Más Vendido por Estación:
Se creó una vista para identificar el producto más vendido en cada estación del año, lo que permite una visión más clara de las tendencias estacionales en las ventas.
Para mejorar la velocidad de ejecución de ciertas consultas, se implementaron índices en las tablas clave.
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Índices Implementados:
Se añadieron índices en varias tablas para optimizar las consultas y mejorar el rendimiento general de la base de datos.
Estos pasos adicionales permitieron un análisis más detallado y rápido de los datos, mejorando la comprensión de las tendencias regionales y estacionales, así como optimizando el rendimiento de las consultas.
