Ejercicio 59: Análisis de Datos de Ventas

En este ejercicio, se realizará un análisis de datos de ventas utilizando técnicas de estadística descriptiva y visualización de datos. El objetivo es identificar patrones y tendencias en los datos proporcionados, así como generar visualizaciones que faciliten la interpretación de los resultados.

Objetivos

  1. Aplicar técnicas de estadística descriptiva para resumir los datos de ventas.
  2. Generar visualizaciones que representen de manera clara las tendencias y patrones en los datos.
  3. Interpretar los resultados obtenidos y extraer conclusiones relevantes.

Tipo de Ejercicio

Análisis de datos.

Resultado Esperado

Visualización y reporte.

Dificultad

Intermedio.

Entrada de Datos

  • Un archivo CSV llamado ventas.csv que contiene los siguientes campos:
    • fecha: Fecha de la venta.
    • producto: Nombre del producto vendido.
    • cantidad: Cantidad de unidades vendidas.
    • precio_unitario: Precio por unidad del producto.
    • total_venta: Total de la venta (cantidad * precio_unitario).

Código Base

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar los datos desde el archivo CSV
datos_ventas = pd.read_csv('ventas.csv')

# TODO: Implementar
# Calcular estadísticas descriptivas
# Generar visualizaciones

Pruebas

  1. Calcular el total de ventas por producto y mostrar los cinco productos más vendidos.
  2. Generar un gráfico de barras que muestre las ventas totales por mes.
  3. Crear un gráfico de líneas que represente la tendencia de ventas totales a lo largo del tiempo.
# Ejemplo de prueba 1
# Total de ventas por producto
ventas_por_producto = datos_ventas.groupby('producto')['total_venta'].sum()
print(ventas_por_producto.nlargest(5))

# Ejemplo de prueba 2
# Gráfico de barras de ventas por mes
datos_ventas['mes'] = pd.to_datetime(datos_ventas['fecha']).dt.to_period('M')
ventas_por_mes = datos_ventas.groupby('mes')['total_venta'].sum()
ventas_por_mes.plot(kind='bar')
plt.title('Ventas Totales por Mes')
plt.xlabel('Mes')
plt.ylabel('Total de Ventas')
plt.show()

# Ejemplo de prueba 3
# Gráfico de líneas de tendencia de ventas
ventas_por_fecha = datos_ventas.groupby('fecha')['total_venta'].sum()
ventas_por_fecha.plot(kind='line')
plt.title('Tendencia de Ventas Totales')
plt.xlabel('Fecha')
plt.ylabel('Total de Ventas')
plt.show()

El ejercicio requiere que el estudiante complete el análisis y las visualizaciones, interpretando los resultados para extraer conclusiones significativas sobre los datos de ventas.