BI / RevOps portfolio project · SQL · Sales performance · Profitability Status: Finished A set of analytical SQL queries over a B2B sales dataset that answer the questions a sales leader actually asks: which regions are most profitable, who are the top performers, and where is margin leaking.
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Raw sales data is just rows until someone asks the right questions of it. This project demonstrates the analytical SQL that turns a sales table into decisions: profitability by region, top performers, customer concentration, low-margin products and the discount-vs-profit trade-off. These are the exact queries a BI analyst writes to brief a commercial team.
It showcases SQL fluency for analytics — aggregation, grouping, ranking and derived business metrics — the daily language of Business Intelligence.
| # | Question | SQL technique |
|---|---|---|
| 1 | Total revenue & profit margin by region | SUM, GROUP BY, derived margin % |
| 2 | Top 5 salespeople by revenue | GROUP BY, ORDER BY, LIMIT |
| 3 | Customer distribution by product category & type | multi-column GROUP BY |
| 4 | Products / segments with low margin | filtering on derived metrics |
| 5 | Discounts vs profit relationship | comparative aggregation |
The dataset (sales_data.csv, ~10,000 rows) is generated by generate_data.py; the analysis lives in sales_analysis.sql, ready to run on any SQL engine.
| Layer | Technology |
|---|---|
| Analysis | SQL (ANSI — portable across PostgreSQL / SQLite / MySQL) |
| Data generation | Python · Pandas |
| Visualization | Power BI · Tableau (downstream) |
git clone https://github.com/mindset-code/project-sales-optimization-sql.git
cd project-sales-optimization-sql
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python generate_data.py # creates sales_data.csv (~10,000 rows)
# then load sales_data.csv into your SQL engine and run sales_analysis.sqlproject-sales-optimization-sql/
├── sales_analysis.sql # 5 analytical queries
├── generate_data.py # synthetic sales dataset generator
├── requirements.txt # Python dependencies
├── LICENSE # MIT
└── README.md
Released under the MIT License.
- Portfolio: proyectos-mindset-code.web.app
- Web: mindset-code.com
- Email: contacto@mindset-code.com
Proyecto de portafolio de BI / RevOps · SQL · Rendimiento de ventas · Rentabilidad Estado: Terminado Conjunto de consultas SQL analíticas sobre un dataset de ventas B2B que responden las preguntas que un líder comercial realmente hace: qué regiones son más rentables, quiénes son los top performers y dónde se fuga el margen.
🇪🇸 Traducción al español. La versión en inglés está al inicio → ir a English.
Los datos de ventas en bruto son solo filas hasta que alguien les hace las preguntas correctas. Este proyecto demuestra el SQL analítico que convierte una tabla de ventas en decisiones: rentabilidad por región, top performers, concentración de clientes, productos de bajo margen y el trade-off descuento-vs-beneficio. Son exactamente las consultas que un analista de BI escribe para informar a un equipo comercial.
Muestra fluidez en SQL para analítica — agregación, agrupación, ranking y métricas de negocio derivadas — el lenguaje diario del Business Intelligence.
| # | Pregunta | Técnica SQL |
|---|---|---|
| 1 | Revenue total y margen de beneficio por región | SUM, GROUP BY, % margen derivado |
| 2 | Top 5 vendedores por revenue | GROUP BY, ORDER BY, LIMIT |
| 3 | Distribución de clientes por categoría y tipo de producto | GROUP BY multicolumna |
| 4 | Productos / segmentos con bajo margen | filtrado sobre métricas derivadas |
| 5 | Relación descuentos vs beneficio | agregación comparativa |
El dataset (sales_data.csv, ~10.000 filas) lo genera generate_data.py; el análisis vive en sales_analysis.sql, listo para ejecutar en cualquier motor SQL.
| Capa | Tecnología |
|---|---|
| Análisis | SQL (ANSI — portable entre PostgreSQL / SQLite / MySQL) |
| Generación de datos | Python · Pandas |
| Visualización | Power BI · Tableau (downstream) |
git clone https://github.com/mindset-code/project-sales-optimization-sql.git
cd project-sales-optimization-sql
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python generate_data.py # crea sales_data.csv (~10.000 filas)
# luego carga sales_data.csv en tu motor SQL y ejecuta sales_analysis.sqlproject-sales-optimization-sql/
├── sales_analysis.sql # 5 consultas analíticas
├── generate_data.py # generador de dataset de ventas sintético
├── requirements.txt # dependencias Python
├── LICENSE # MIT
└── README.md
Publicado bajo la Licencia MIT.
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