Loading repository data…
Daniel-Humberto / repository
Sistema de Análisis de Datos de Ventas con Python, Kivy, Pandas y una Base de Datos MySQL
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
This score does not audit code, security, maintainers, documentation quality, or suitability. Verify the repository and its current documentation before adoption.
Este proyecto es una aplicación de escritorio desarrollada en Python que permite la gestión y análisis de datos de ventas utilizando una base de datos MySQL. La interfaz de usuario está construida con Kivy, mientras que los datos son procesados y analizados con Pandas.
Ejecuta el script " DB.sql " en MySQL Workbench para crear la base de datos.
create_connection(): Establece conexión con MySQL.fetch_data(table_name): Obtiene datos de la base de datos y los convierte en DataFrame de Pandas.calculate_total_sales(df): Calcula la suma total de ventas.find_top_selling_products(df): Identifica los productos más vendidos.calculate_average_order_value(df): Calcula el valor promedio de una orden.filter_orders_by_client(df, client_id): Filtra órdenes por cliente.get_sales_trends(df): Analiza tendencias de ventas mensuales.export_to_csv(df, filename): Guarda los datos en formato CSV.La aplicación cuenta con diferentes pantallas:
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
pcanadas /
Este proyecto automatiza la recopilación y el procesamiento de datos meteorológicos históricos y previsionales. Utiliza Selenium para extraer información de sitios web de clima, procesa los datos con Pandas y los almacena en archivos CSV limpios. Es ideal para análisis climáticos, visualización de datos o integración en otros sistemas.
41/100 health