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Este ejercicio forma parte del curso
En este primer capítulo, construirás un conjunto de datos para analizar ventas y gastos. Combinarás varios archivos, filtrarás datos no válidos y crearás métricas para clientes y pedidos. Usando un self-join sobre los datos de ventas, aprenderás a crear una matriz de correlación. Usa la matriz de correlación para identificar productos que se compran juntos con frecuencia.
A continuación, crearás métricas para los productos y clientes más rentables. Estandarizarás los nombres de ubicaciones y crearás un mapa de ventas por estado, antes de explorar las métricas de coste de envío. Por último, construirás un análisis de escenarios "what-if" para mostrar el impacto de enviar mayores cantidades en los costes de envío.
En el capítulo final, construirás varios paneles y los presentarás como una historia coherente. Mostrarás los atributos de productos y clientes que generarán el mayor ROI para la campaña de upselling/cross-selling. Para terminar, recomendarás acciones concretas para reducir los gastos de envío.
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