📊 Análisis de Ventas para Optimización de Stock

🎯 Objetivo

Analizar las ventas de un retail para identificar patrones por categoría, género, grupo etario y trimestre, y presentar insights mediante un dashboard interactivo en Power BI.

🛠️ Herramientas

• Python (pandas, matplotlib)
• SQL
• Power BI
• GitHub

📂 Estructura del proyecto

• data/: Dataset limpio
• sql/: Consultas SQL
• notebooks/: Análisis exploratorio en Python
• dashboard/: Dashboard Power BI

🧪 Cómo ejecutar

1. Clonar repositorio
   git clone https://github.com/ssgm2911/Retail-sales-analysis.git
2. Instalar dependencias
   pip install -r requirements.txt
3. Abrir el notebook
   analisis_ventas.ipynb
4. Explorar Power BI dashboard
   powerbi/dashboard_ventas.pbix

📊 Dashboard Power BI

📈 Principales insights

• Las categorías Electronics y Clothing concentran la mayor parte de las ventas.
• El grupo etario 25–54 años es el principal generador de ingresos.
• Existe una clara estacionalidad trimestral, con pico en Q4.

🚀 Próximos pasos

• Análisis de ticket promedio por segmento
• Comparación interanual

📎 Autor

Silvio Guillén