Proyecto transversal (R) — AdventureWorks: análisis exploratorio y preguntas de negocio

Contexto

Análisis exploratorio sobre un dataset extraído de AdventureWorks (dataset_AW.xlsx) para obtener una visión general del negocio.

Dataset

Archivo: dataset_AW.xlsx

Pestañas:

• ST Ventas Totales: ventas totales diarias (~3 años)
• Var Discreta Adq Bicicleta: 18.484 clientes (características, gasto total, etc.)
• Datos sin etiquetas (No Supervisado): información de productos

Preguntas de negocio y resultados

1) ¿Dónde se concentra la facturación? (Top 10 países)

Se agrupa por Country y se suma TotalAmount para obtener la facturación total por país. Hallazgo: Estados Unidos lidera claramente la facturación; Australia también destaca. En Europa, los países más relevantes son UK, Alemania y Francia.

2) Tendencia de ventas

Se agrupan ventas por mes a partir de OrderDate y se calcula la suma de Sales. Hallazgo: tendencia general creciente, con oscilaciones estacionales y picos que pueden asociarse a campañas o periodos de alta demanda.

3) Política de precios: precio medio por producto y efecto del color

Se calcula el precio medio usando Name y UnitPrice. Se analiza también el efecto de Color (incluye contraste estadístico con ANOVA). Hallazgos:

• Los productos con mayor precio medio son bicicletas y frames.
• Existen diferencias significativas de precio por color: rojo, plateado y amarillo presentan mayores precios medios en el dataset.
• El análisis por producto+color muestra combinaciones de alto valor (p.ej. variantes concretas por color).

4) Perfil de compradores de bicicletas (BikePurchase = 1)

Se analiza el perfil de compradores y se compara con no compradores. Hallazgos principales:

• Comprador medio: ~57 años, ingresos estimados ~50k/año, predominio de estudios universitarios (completos/parciales), ligera mayoría casados.
• Se observa una mayor proporción de mujeres entre compradores, mientras que en no compradores destaca una mayor proporción de hombres.
• Compradores: ingresos ligeramente superiores y edad algo menor que no compradores.

5) Conclusiones iniciales

1. Enfocar esfuerzos comerciales/logísticos en EEUU y Australia (y principales mercados europeos).
2. Considerar la estacionalidad para aprovisionamiento, inventario y campañas de marketing.
3. Diferencias de precio claras por tipo de producto y por color; recomendable analizar si el color también impacta en volumen/ventas.
4. Segmentación: comprador tipo con perfil definido (edad, ingresos, educación, género) para orientar campañas y fidelización.

Resultados (capturas)

Top 10 países por facturación

Tendencia de ventas (mensual)

Precio por color

Entregables

• Script en R

Stack

readxl, dplyr, ggplot2, patchwork, lubridate