MásterData AnalyticsFinalizado

Global Electronics Retail Analytics

Power BI Analytics sobre un retailer global de electronica

Daniel Garcia NiloDossier del proyecto

Power BIPower QueryDAXData ModelingBusiness IntelligenceData VisualizationData Analytics

Descripción

Qué es y qué resuelve

Proyecto finalizado del Master en Data Science que construye una solucion completa de Business Intelligence en Power BI para analizar ventas, margen, productos, clientes, mercados y tiendas.

El informe trabaja con el dataset Global Electronics Retailer y cubre el flujo completo de BI: preparacion y transformacion en Power Query, modelo en estrella, tabla calendario, medidas DAX, KPIs, segmentadores, navegacion, bookmarks, drillthrough, visualizaciones interactivas y storytelling ejecutivo.

Contexto

Business Intelligence para retail global

El objetivo fue construir un informe ejecutivo e interactivo para analizar el rendimiento comercial de un retailer global de electronica, identificando evolucion de ventas y margen, productos y mercados que impulsan el negocio, perfil de cliente y desempeno de tiendas.

Dataset

Global Electronics Retailer

Origen: Maven Analytics Data Playground - Global Electronics Retailer. Rango temporal del modelo: 2016-01-01 a 2021-02-20.

Sales.csv: pedidos, fecha, cliente, tienda, producto, cantidad y moneda
Customers.csv: datos demograficos y geograficos del cliente
Products.csv: producto, marca, categoria, subcategoria, coste y precio unitario
Stores.csv: pais, estado, superficie, fecha de apertura y canal Online
Exchange_Rates.csv: tipos de cambio diarios mantenidos como consulta auxiliar
Data_Dictionary.csv: descripcion de campos

Power Query

Preparacion y transformacion de datos

Raw CSV/

Power Query/

Data Model/

DAX/

Visualization/

Business Insights

Renombrado de consultas y campos con nomenclatura de negocio
Correccion de tipos de datos y configuracion regional inglesa (Estados Unidos)
Limpieza de campos monetarios y conversion a decimal
Codigos postales tratados como texto
Conservacion justificada de nulos cuando el dato no aplica
AUX_TiposCambio preparada como apoyo con carga deshabilitada

Modelo de datos

Esquema en estrella y calendario DAX

FACT_Ventas actua como tabla de hechos central relacionada 1:* y con filtro unidireccional hacia DIM_Productos, DIM_Clientes, DIM_Tiendas y DIM_Calendario. Las claves tecnicas se ocultan al usuario final y las medidas se concentran en una tabla especifica.

La tabla calendario se creo con DAX mediante CALENDAR sobre el minimo y maximo de FechaPedido e incluye Ano, Mes, MesNumero, AnoMes, Trimestre, Semana, DiaSemana y DiaSemanaNumero.

Relaciones del modelo Power BI

Captura real del modelo relacional incluido en el documento del proyecto.

DAX & KPIs

Medidas principales verificadas

Total_Ventas: SUMX sobre FACT_Ventas con cantidad por precio unitario relacionado
Margen_Total: Total_Ventas menos Total_Coste
Pct_Margen: DIVIDE(Margen_Total, Total_Ventas)
Num_Pedidos: DISTINCTCOUNT(IdPedido)
Ticket_Medio: DIVIDE(Total_Ventas, Num_Pedidos)
Ventas_Año_Anterior, Pct_Variacion_Ventas_YoY, Ventas_YTD y rankings con RANKX

Dashboard

Paginas, navegacion e interactividad

Resumen Ejecutivo
Productos
Clientes y Mercados
Tiendas y Detalle
Segmentadores sincronizados de Ano, Trimestre, Categoria, Marca y Pais
Bookmark funcional de Restablecer filtros
Drillthrough desde Productos hacia una pagina oculta de detalle

Insights

Conclusiones principales del informe

Computers lidera el catalogo con alrededor de 19.30 M, Estados Unidos concentra aproximadamente 23.8 M y el canal Online destaca frente a cada tienda fisica individual.

Ventas totales

55.76 M

Rendimiento agregado analizado.

Margen total

32.66 M

Beneficio bruto estimado.

% Margen

58.58%

Rentabilidad relativa estable.

Pedidos YoY

+12.8%

Crecimiento apoyado en volumen/frecuencia.

Ticket medio YoY

-0.6%

Ligera caida del gasto medio por pedido.

Ventas 2020

-49.1%

Contraccion significativa del periodo.

Recursos

Archivos del proyecto

Documentación, notebooks, entregables y archivos organizados como dossier consultable.

Documento explicativo PDF

PDF

Documento final con preparacion, modelo de datos, DAX, paginas del dashboard, interactividad e insights.

Ver

Proyecto Power BI PBIX

Power BI

Archivo Power BI Desktop con el informe interactivo y el modelo implementado.

Descargar

Data dictionary

Datos

Diccionario de datos original del dataset Global Electronics Retailer.

Descargar

Evidencias

Capturas y visuales

Modelo estrella del proyecto Power BI con FACT_Ventas, dimensiones y tabla de medidas

Modelo de datos

Modelo en estrella con FACT_Ventas, DIM_Productos, DIM_Clientes, DIM_Tiendas, DIM_Calendario y tabla Medidas.

Resumen ejecutivo

Vista ejecutiva con KPIs, ventas mensuales, mix por pais, categoria y evolucion ventas-margen.

Tiendas y detalle

Vista de rendimiento por punto de venta y tabla de detalle de pedidos.

Nota

No se anade repositorio GitHub porque el proyecto se entrega como PBIX, documento explicativo y recursos del dataset.

Las funcionalidades destacadas proceden del documento explicativo proporcionado.

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