El objetivo principal de este proyecto es desarrollar una solución analítica integral (End-to-End) para la empresa "Sano y Fresco". A través de la auditoría de ventas históricas, se buscó identificar riesgos críticos de negocio, analizar el comportamiento de compra de los clientes y proponer estrategias de "cross-selling" mediante un modelo de Market Basket Analysis para incrementar el ticket medio actual de 19.35 €.
- Lenguajes: SQL (SQLite), Python
- Librerías: Pandas, Itertools
- Visualización & BI: Power BI (DAX, Data Modeling)
Mediante consultas SQL exploratorias y un posterior informe estratégico a dirección, se identificaron los siguientes riesgos:
- Caída drástica de ingresos: Disminución constante de las ventas, reportando una caída del 82% desde enero (6.67M €) hasta diciembre (1.18M €).
- Alta dependencia (Riesgo de Concentración): El Departamento 4 concentra el 93% de la facturación (37M €) y solo 3 secciones abarcan el 92% de los ingresos totales.
Para combatir la alta dependencia y aumentar el valor de los pedidos, se implementó un modelo de recomendación basado en Reglas de Asociación:
- Procesamiento de Datos: Se procesó un histórico masivo de 2,060,188 pedidos y más de 181,000 clientes utilizando Pandas en Python.
- Transformación: Agrupación transaccional y conversión de la canasta de productos a variables binarias (Dummy Variables) para el cálculo probabilístico.
- Métricas Estadísticas: Cálculo matemático del Soporte, Confianza y Lift para medir la fuerza de asociación entre antecedentes y consecuentes.
- Resultados: Generación de 399 reglas de asociación válidas (con un umbral de confianza > 0.05) exportadas a un repositorio estructurado. Ejemplo: La asociación "Cebolla Roja Orgánica -> Cilantro Orgánico" arrojó un Lift de 3.6, indicando una fuerte probabilidad de compra cruzada.
Se construyó un dashboard interactivo siguiendo los requerimientos funcionales del negocio, dividido en dos paneles:
- Panel de Evolución de Ventas: Monitoreo de KPIs globales (Ingreso Total: 39.8M €), evolución temporal y análisis jerárquico (Treemap) de productos y unidades vendidas.
- Panel de Análisis de Cesta: Visualización avanzada mediante Grafos de Red (Network Graph) para explorar interactivamente las conexiones de productos y una tabla de reglas ordenadas por su métrica de Lift.
