Python: Análisis de ventas para principiantes resolviendo problemas parte 1

En este video, vamos desarrollando un ejercicio de análisis de ventas desde carga, unificación de información, resolución de errores que pueden ir sucediendo durante el procesos de análisis.
Parte 2: • Python: Parte 2 Anális...
Archivos del video: github.com/blu...

[@diegoroldanroldan5393]

Genial, es el primer video que encuentro que tira a un caso real

[@angeloviera9837]

Gracias por compartir, muy util el ejercicio.

[@tonybravo10]

gran ejercicio

[@javierivansanchezmartinez1975]

como puedo descargar los archivos?

[@CARLOSRAMIREZ-kb4hp]

buen video, gracias

[@BeatDatafp]

Gracias por tu comentario. Acabo de publicar la segunda parte de este ejercicio. kzbin.info/www/bejne/iWq9ZqGqi7ODgLM&ab_channel=Python%26DataExcel

[@GreizelSension]

@@BeatDatafp donde puedeo descargar los archivos csv , ya que los que estan github no me deja descargarlos

[@madcity2073]

¿Que ventaja posee el realizar este análisis en Python en vez de Excel/Power BI?, desde mi perspectiva se complica mucho algo que en Excel sería rapidísimo mediante tablas dinámicas y segmentaciones de datos.

[@Bryanrojasruiz]

lo mismo pienso, power bi y excel es mas amigable para el usuario

[@19laplace]

No conoces el alcance de python

[@madcity2073]

@@19laplace En vez de contestar de forma arrogante comparte lo que sabes, la pregunta la hice sin sarcasmo porque aún estoy aprendiendo este lenguaje de programación.

[@albertopenalver1435]

Hola Mad City, en lo personal estoy de acuerdo contigo, Excel y la familia power son muy amigables para los usuarios y si son muy versátiles pero todo depende q trabajo y cuánta información manejes y si en un inicio cuando estamos aprendiendo nos parece más complicado sin importar q sea Excel PBI o Python. Pero la principal diferencia está en el trabajo en el procesamiento de tus datos y los tiempos de ejecución. Al utilizar python puedes tener mejor control para el mantenimiento de tu aplicación y gracias a todas sus librerías puedes tener mayor rango de alcance. Una ventaja es q puedes crear redes neuronales y al estar entrenadas te pueden ayudar a ver o a encontrar combinaciones q faciliten la toma de decisiónes como ejemplo está el mix of sales. Con un buen modelo podemos determinar que producir, como nos conviene fabricarlo en términos de ruta critica y en q medida impactamos el resultado en el PNL.

[@albertopenalver1435]

Si solo nos importa un análisis simple y sin continuidad o evolución . Definitivamente solo debemos utilizar Excel y PBI. Ya q nos ayudan a analizar y visualizar el contenido de nuestros datos. Pero si nos interesa q esa hoja, o dashboart nos ayude a integrar más técnicas de análisis y no saturemos el procesador. Definitivamente tenemos q trabajar en Python. Solo como comentario ambas herramientas Excel y PBI te permiten correr los scrips de python una mediante plug in y otra de forma nativa. Porque Microsoft permitiría esto?.

[@GeeKBio]

lastima que no se pueden descargar los CSV en un solo Packet

[@torreslombana]

Como se convierte la columna hora ejp 3:00:12 a tipo de dato hora porque está objetc ???

[@galloman9432]

Una pregunta un poco boba, cómo se escribe el símbolo de 'diferente' (el igual con una raya en el medio), creo que es la línea 31

[@fernandojavierpullutasig4323]

Hola, se escribe de esta forma != (no igual) pero por el encoding aparece como un igual con la raya cruzada.

[@galloman9432]

@@fernandojavierpullutasig4323 Gracias!

[@edwinmartinez1628]

Cuantos registros tienen tus .csv todos juntos?

[@BeatDatafp]

Hola gracias por tu comentario, en la unificación inicial son (186850 filas) y luego de eliminar los nulos 186305 filas. Acabo de publicar la continuación de este ejercicio. kzbin.info/www/bejne/iWq9ZqGqi7ODgLM&ab_channel=Python%26DataExcel

[@marisportable]

dónde se subió la parte 2?

[@BeatDatafp]

Hola, lo acabo de publicar: kzbin.info/www/bejne/iWq9ZqGqi7ODgLM&ab_channel=Python%26DataExcel