Retail · proyecto académico
DS Market.
¿Qué conviene tener en stock?
Conectar ventas, precios y temporadas para entender qué productos priorizar en cada tienda.
La pregunta de fondo
Entender antes
de decidir.
10 tiendas · 3 ciudades
Cuando una cadena crece, comprar igual para todas sus tiendas deja de ser una buena pregunta. El reto del proyecto fue entender qué cambia entre productos, ciudades y temporadas antes de proponer una reposición.
Un mismo catálogo se vende de forma distinta en cada ciudad y tienda. Una sola regla de inventario no cuenta toda la historia.
Retail · proyecto académico. Este proyecto muestra capacidades analíticas, no un resultado comercial implementado.
Explorar métricas y gráficas Retail · DS Market
- Tiendas
- 10
- Productos distintos
- 3,049
- Series producto–tienda
- 30,490
Demanda por ciudad · Unidades registradas
Gráfica disponible al abrir el panel. Consulta los valores en la tabla.
| Categoría | Unidades registradas |
|---|---|
| Nueva York | 28,675,547 |
| Boston | 18,899,006 |
| Filadelfia | 18,120,856 |
Ejercicio académico DS Market · suma de las 1,913 columnas diarias de item_sales.csv. Unidades registradas, no ingresos ni mejoras implementadas.
Cómo encajan los datos
Tres pasos hacia
una lectura más útil.
Se unieron ventas, precios y calendario; se analizaron productos y tiendas, y se agruparon artículos según su patrón de demanda.
- Ventas por producto
- Precios por tienda
- Calendario y temporadas
Conectar
Reunir ventas, precios y calendario para leer la demanda con el mismo contexto.
Encontrar patrones
Comparar tiendas y agrupar productos por su comportamiento, en lugar de tratar todo el catálogo igual.
Orientar la reposición
Usar la predicción de demanda como entrada de una propuesta de reabastecimiento.
La decisión que orienta
Una conclusión
que se entiende.
El valor no es acumular otra tabla: es distinguir qué producto necesita una regla diferente en cada tienda.
Priorizar productos y diseñar reglas de reposición según la demanda de cada tienda.
La memoria documenta un flujo de análisis, predicción y propuesta de reabastecimiento.
Conocer Datos & BI¿Qué pregunta esconden tus datos?
Empecemos por una decisión concreta. Después elegimos las herramientas.
Respuesta en horario hábil · Ciudad de México, México