Proyecto de análisis de datos de un ecommerce ficticio. El objetivo es demostrar habilidades en SQL para tratamiento de datos, limpieza, agregación y análisis de información de clientes, pedidos y productos.
- customers: información de clientes (ID, nombre, correo, teléfono).
- products: información de productos (ID, nombre, categoría, precio, stock).
- orders: pedidos realizados por clientes (ID, cliente, fecha, total).
- orders_items: productos incluidos en cada pedido (ID, pedido, producto, cantidad, precio).
- Previsualización de datos (
SELECT * LIMIT 10). - Conteo de filas y descripción de columnas.
- Comprobación de claves primarias y foráneas.
- Detección y corrección de valores nulos y duplicados.
- Modificación de tipos de datos (
ALTER TABLE). - Creación de tablas agregadas para limpieza de duplicados (
orders_items_clean).
- Ventas por cliente y gasto total.
- Promedio de ventas por pedido y por producto.
- Clientes más activos y top clientes por categoría de producto.
- Cantidad de pedidos por fecha y stock restante vs unidades vendidas.
- Top productos por cantidad vendida y por ingresos generados.
Demostrar habilidades prácticas en SQL para el preprocesamiento de datos, análisis de ventas y clientes, y extracción de insights relevantes de un dataset de ecommerce.
- Clonar el repositorio.
- Crear la base de datos
ecommercey las tablas según los scripts incluidos. - Ejecutar las consultas paso a paso para reproducir los análisis.