Ejercicio 60: 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 de ventas de una empresa ficticia. Este ejercicio es de tipo práctico y se espera como resultado un reporte que incluya visualizaciones y análisis descriptivo. La dificultad es intermedia.

Introducción

El análisis de datos de ventas es fundamental para comprender el comportamiento del mercado y tomar decisiones informadas. En este ejercicio, se trabajará con un conjunto de datos que contiene información sobre las ventas de productos de una empresa ficticia durante un año. Se espera que los estudiantes apliquen técnicas de estadística descriptiva y generen visualizaciones para identificar patrones y tendencias en los datos.

Objetivos

  1. Calcular medidas de tendencia central y dispersión para las variables de interés.
  2. Generar visualizaciones que representen las tendencias de ventas a lo largo del tiempo.
  3. Identificar patrones significativos en los datos de ventas.

Entrada de Datos

  • Un archivo CSV llamado ventas.csv que contiene las siguientes columnas:
    • 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 datos
datos_ventas = pd.read_csv('ventas.csv')

# TODO: Implementar
# Calcular medidas de tendencia central y dispersión
# Generar visualizaciones de las tendencias de ventas

Pruebas

Ejemplo de prueba para verificar la carga de datos y el cálculo de medidas estadísticas:

# Verificar la carga de datos
print(datos_ventas.head())

# Calcular y mostrar la media de la cantidad de unidades vendidas
media_cantidad = datos_ventas['cantidad'].mean()
print(f"Media de cantidad de unidades vendidas: {media_cantidad}")

# Generar un gráfico de líneas de las ventas totales por mes
datos_ventas['fecha'] = pd.to_datetime(datos_ventas['fecha'])
ventas_mensuales = datos_ventas.resample('M', on='fecha').sum()
plt.plot(ventas_mensuales.index, ventas_mensuales['total_venta'])
plt.title('Ventas Totales Mensuales')
plt.xlabel('Mes')
plt.ylabel('Total de Ventas')
plt.show()

Este ejercicio está diseñado para que los estudiantes apliquen sus conocimientos en estadística descriptiva y visualización de datos, desarrollando habilidades críticas para el análisis de datos en el contexto de ventas.