analisis-supermercado-fceuba

Este proyecto aplica análisis de datos en ventas de un supermercado mediante Python (Pandas, Numpy, Sqlalchemy) y Power BI. Se abordan tareas de ETL, limpieza de datos, modelado y visualización, proporcionando insights sobre productos más vendidos, segmentación de clientes y patrones de compra.

📂 Contenido

• 📁 notebooks/ → Notebooks en Google Colab.
• 📁 imagenes/ → Capturas del dashboard de Power BI.

🚀 Cómo usarlo

1. Abrir las notebooks en Google Colab o descargarlas del repositorio:
   • 🔗 Ver en Google Colab ETL → Extracción, análisis y limpieza de datos en base OLTP.
   • 🔗 Ver en Google Colab TL → Transformación y carga en OLAP.
2. 🔗 Ver en Power BI Service o descargar el archivo Dashboard_supermercado.pbix y explorarlo en Power BI Desktop.

🛠 Tecnologías usadas

• Python (Pandas, Numpy, Sqlalchemy)
• Power BI
• Google Colab
• SQL

📸 Capturas

📈 Resultados clave

✔️ Identificación de productos más vendidos
✔️ Segmentación de clientes según compras
✔️ Análisis de tendencias de ventas