Consultas analíticas de ventas (SQL | AdventureWorks2017)

Objetivos

Transformar datos de una base OLTP (AdventureWorks2017) en datasets analíticos listos para reporting y modelado: 1) serie temporal de ventas (total y por región),
2) dataset de clientes para regresión,
3) dataset de clientes para clasificación con variable objetivo BikePurchase.

Script completo: Ver queries.sql

Entorno

• SQL Server (T-SQL)
• Base de datos: AdventureWorks2017

1 — Series temporales de ventas (2011–2014)

Objetivo: ventas diarias globales y por región (North America, Europe, Pacific) y dataset final combinado por fecha.

Decisión clave: al combinar regiones se usa LEFT JOIN por fecha para no perder días donde una región no tenga ventas (serie completa y comparable).

Evidencia (resultado)

2 — Dataset de clientes para regresión

Objetivo: dataset por cliente con gasto acumulado y variables demográficas (edad, ingresos, educación, etc.).

Decisión clave: Hacer que el dataset tenga 1 fila por cliente y calcular el gasto total sumando sus compras (TotalAmount). Después añado las variables demográficas y me quedo solo con clientes particulares (PersonType = 'IN').

Evidencia (resultado)

3 — Dataset de clientes para clasificación (BikePurchase)

Objetivo: crear la variable objetivo BikePurchase (1 si compró bicicleta, 0 si no).

Decisión clave: Crear la variable BikePurchase con dos valores claros (1 = compró, 0 = no compró). Para no perder clientes, uso LEFT JOIN y convierto los NULL en 0 con ISNULL, dejando la etiqueta lista para modelos de clasificación.

Evidencia (resultado)