Este proyecto, desarrollado como parte del Lab03, consiste en un script de Node.js que realiza consultas complejas y procesamiento de datos sobre el dataset sample_analytics de MongoDB. El objetivo es transformar datos financieros en métricas de negocio utilizando el Aggregation Framework.
El script ejecuta 10 consultas analíticas avanzadas directamente en la base de datos:
- Rendimiento por Cliente: Calcula el total de transacciones y el monto promedio gastado por usuario.
- Segmentación de Cartera: Clasifica a los clientes en categorías (Bajo, Medio, Alto) según su balance total.
- Análisis Geográfico: Identifica al cliente con el balance más alto en cada ciudad.
- Filtrado Temporal: Obtiene el Top 10 de transacciones más altas de los últimos meses registrados.
- Cálculo de Variación: Mide la variación porcentual entre la primera y la última transacción de cada cliente.
- Reportes Mensuales: Agrupa movimientos financieros por mes, año y tipo de transacción.
- Gestión de Datos: * Detecta clientes inactivos y los guarda en la colección
inactive_customers.- Genera resúmenes por tipo de producto en
account_summaries. - Filtra clientes de "Alto Valor" y los exporta a
high_value_customers.
- Genera resúmenes por tipo de producto en
- Frecuencia de Actividad: Clasifica a los usuarios como infrequent, regular o frequent basándose en su promedio mensual de uso.
- Entorno: Node.js instalado.
- Dependencias:
mongodbydotenv. - Base de Datos: Acceso a un clúster de MongoDB con las colecciones
customers,accountsytransactions.
- Clonar el repositorio y navegar a la carpeta del proyecto.
- Instalar dependencias:
npm install
- Configurar variables de entorno:
Crea un archivo.enven la raíz con tu URI de conexión:MONGODB_URI=tu_cadena_de_conexion_aquí
- Ejecutar el script:
node index.js
Oli Viau - 23544
Fabian Morales - 23267
Este proyecto utiliza recursos oficiales de documentación de MongoDB para operaciones CRUD y operadores de agregación ($lookup, $unwind, $sort).