Team Origin Data Visualization

Analisis de datos para la visualizacion de Atida Mifarma

Abrir conexion a SQLite atida.db

Parte 1: Analizar datos de ventas para Dashboard

Vamos a obtener los parƔmetros:

Posteriormente hacemos un analisis mas detallado incluyendo los mismos parametros pero desglosados por dia y categoria.

Las categorias son:

Datos de dashboard_contadores con SQLite

Datos de dashboard_categorias con SQLite

Parte 2: Analizar datos de nuevos clientes

Primero vamos a obtener una lista con todos los clientes incluyendo:

AƱadimos esta lista a atida.db

Luego haremos un analisis mas detallado de lo que compran la primera vez.

Analisis detallado clientes nuevos

Ahora vamos a hacer un analisis de lo que compran los clientes por primera vez.

Limitaremos este analisis SOLO A 2018 y la segunda mitad de 2017 porque habra clientes que compraron a principios de 2017 que ya habian comprado antes, y por tanto no son clientes nuevos de verdad. Entendemos que todos los clientes que compraron en 2018 o segunda mitad de 2017, y no antes, son clientes nuevos.

Clientes nuevos por dia

Qué compraron los clientes nuevos en su primera compra

Vamos a estudiar la Primera Compra de los Clientes Nuevos incluyendo:

Agrupado por dia, sacando la media de las primeras compras de ese dia

Stats de compras hechas por clientes nuevos

Parte 3: Analizar datos geograficos

Primero vamos a obtener una lista con todos los pedidos, con su codigo postal pasado a direccion para que pueda ser transformado por Google Maps a localizacion (latitud, longitud) y como peso los ingresos, beneficio, cantidad de dicha compra. Posteriormente se agrupan por codigo postal y se SUMA los ingresos, cantidad y beneficio Asi, los CP con mas ingresos totales tienen mas peso

Los parametros, por tanto, son:

Posteriormente vamos a obtener los mismos parametros agrupados por provincia y comunidad

En estos casos vamos a aƱadir, para ver en que zonas de EspaƱa la media del tamano, cantidad y beneficio de ventas por pedido es mas grande:

Los datos geograficos de esta seccion no van a estar relacionados con el tiempo

Datos geograficos por codigo postal

Datos geograficos por provincia

Datos geograficos por comunidad

Penetracion de Mercado por Provincia y evolucion temporal

Queremos obtener Ingresos y Pedidos agrupados por Provincia y mes

Posteriormente lo enriquecemos en Google Sheets con datos del INE de poblacion de 2018 para calcualr la penetracion

Productos mas populares por Provincia y mes

Parte 4 Clientes

Analisis Clientes

Estadisticas Clientes

Vamos a calcular:

Parte 5 Que compran nuestros clientes

Marcas mas populares por categoria

Productos mas populares por categoria

Paquetizacion de productos

Paquetizacion mas frecuente de los 25 productos mas populares

Parte 6 - Habitos de compra

Ingresos por hora del dia y dia de la semana. Y por categoria y dia de la semana

Clientes que repiten compra

Stats medias por pedido

Parte 7 Marcas propias

Indicadores Marcas Propias - Contadores

Vamos a aƱadir una nueva tabla a la base de datos que incluya solo los items de marcas propias

Indicadores por marca

Beneficio marcas propias vs media total

Numero de productos ofertados de marcas propias

Parte 8: Cerrar conexion a atida.db