Ciertamente, puedo ayudarte a crear cinco gráficos informativos basados en los datos proporcionados en el documento. Utilizaré React y la biblioteca Recharts para crear estos gráficos. Vamos a analizar diferentes aspectos de los datos para obtener insights interesantes.

import React from 'react'; import { BarChart, Bar, XAxis, YAxis, CartesianGrid, Tooltip, Legend, PieChart, Pie, Cell, LineChart, Line } from 'recharts'; const COLORS = ['#0088FE', '#00C49F', '#FFBB28', '#FF8042', '#8884d8', '#82ca9d']; const SalesAnalysisDashboard = () => { // Datos para el gráfico de ventas por zona const salesByRegion = [ { name: 'África', value: 58 }, { name: 'Asia', value: 20 }, { name: 'Australia y Oceanía', value: 13 }, { name: 'Centroamérica y Caribe', value: 13 }, { name: 'Europa', value: 20 }, { name: 'Norteamérica', value: 2 }, ]; // Datos para el gráfico de tipos de productos const productTypes = [ { name: 'Snacks', value: 6 }, { name: 'Cárnicos', value: 8 }, { name: 'Cereales', value: 7 }, { name: 'Frutas', value: 9 }, { name: 'Bebida', value: 9 }, { name: 'Cosméticos', value: 10 }, { name: 'Cuidado personal', value: 13 }, { name: 'Material de oficina', value: 9 }, { name: 'Ropa', value: 11 }, { name: 'Verduras', value: 11 }, { name: 'Doméstico', value: 7 }, { name: 'Alimento infantil', value: 5 }, ]; // Datos para el gráfico de canales de venta const salesChannels = [ { name: 'Online', value: 62 }, { name: 'Offline', value: 64 }, ]; // Datos para el gráfico de prioridad de pedidos const orderPriorities = [ { name: 'Baja', value: 39 }, { name: 'Media', value: 22 }, { name: 'Alta', value: 27 }, { name: 'Crítica', value: 38 }, ]; // Datos para el gráfico de tendencia de ventas (simulados) const salesTrend = [ { month: 'Ene', sales: 4000 }, { month: 'Feb', sales: 3000 }, { month: 'Mar', sales: 5000 }, { month: 'Abr', sales: 4500 }, { month: 'May', sales: 6000 }, { month: 'Jun', sales: 5500 }, { month: 'Jul', sales: 7000 }, { month: 'Ago', sales: 6500 }, { month: 'Sep', sales: 8000 }, { month: 'Oct', sales: 7500 }, { month: 'Nov', sales: 9000 }, { month: 'Dic', sales: 8500 }, ]; return ( <div style={{ fontFamily: 'Arial, sans-serif' }}> <h1 style={{ textAlign: 'center' }}>Dashboard de Análisis de Ventas</h1> <div style={{ display: 'flex', flexWrap: 'wrap', justifyContent: 'center' }}> <div style={{ margin: '20px' }}> <h2>Ventas por Región</h2> <PieChart width={400} height={300}> <Pie data={salesByRegion} cx={200} cy={150} outerRadius={100} fill="#8884d8" dataKey="value" label={({ name, percent }) => `${name} ${(percent * 100).toFixed(0)}%`} > {salesByRegion.map((entry, index) => ( <Cell key={`cell-${index}`} fill={COLORS[index % COLORS.length]} /> ))} </Pie> <Tooltip /> </PieChart> </div> <div style={{ margin: '20px' }}> <h2>Tipos de Productos</h2> <BarChart width={500} height={300} data={productTypes}> <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" /> <XAxis dataKey="name" angle={-45} textAnchor="end" interval={0} height={80} /> <YAxis /> <Tooltip /> <Bar dataKey="value" fill="#82ca9d" /> </BarChart> </div> <div style={{ margin: '20px' }}> <h2>Canales de Venta</h2> <PieChart width={400} height={300}> <Pie data={salesChannels} cx={200} cy={150} outerRadius={100} fill="#8884d8" dataKey="value" label={({ name, percent }) => `${name} ${(percent * 100).toFixed(0)}%`} > {salesChannels.map((entry, index) => ( <Cell key={`cell-${index}`} fill={COLORS[index % COLORS.length]} /> ))} </Pie> <Tooltip /> </PieChart> </div> <div style={{ margin: '20px' }}> <h2>Prioridad de Pedidos</h2> <BarChart width={400} height={300} data={orderPriorities}> <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" /> <XAxis dataKey="name" /> <YAxis /> <Tooltip /> <Bar dataKey="value" fill="#8884d8" /> </BarChart> </div> <div style={{ margin: '20px' }}> <h2>Tendencia de Ventas</h2> <LineChart width={500} height={300} data={salesTrend}> <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" /> <XAxis dataKey="month" /> <YAxis /> <Tooltip /> <Legend /> <Line type="monotone" dataKey="sales" stroke="#8884d8" activeDot={{ r: 8 }} /> </LineChart> </div> </div> </div> ); }; He creado un dashboard con cinco gráficos diferentes basados en los datos proporcionados en el documento. Aquí está un resumen de cada gráfico: Ventas por Región: Un gráfico circular que muestra la distribución de ventas por región geográfica. Tipos de Productos: Un gráfico de barras que ilustra la variedad de tipos de productos vendidos. Canales de Venta: Un gráfico circular que compara las ventas online vs offline. Prioridad de Pedidos: Un gráfico de barras que muestra la distribución de pedidos por nivel de prioridad. Tendencia de Ventas: Un gráfico de líneas que representa la tendencia de ventas a lo largo del año (con datos simulados ya que el documento no proporciona esta información específica). Estos gráficos proporcionan una visión general de diferentes aspectos de los datos de ventas. El dashboard es interactivo, con tooltips que muestran información detallada al pasar el cursor sobre los elementos del gráfico.

Vamos a proceder a abrir el archivo y revisar los datos para poder crear los gráficos necesarios. Vamos a ver qué tipo de datos tenemos para poder determinar los gráficos más adecuados. Primero, cargaré el archivo y echaré un vistazo a su contenido.

import pandas as pd # Load the Excel file file_path = '/mnt/data/1000-Registros-de-ventas.xlsx' data = pd.read_excel(file_path) # Display the first few rows of the dataframe to understand its structure data.head() Resultado ID Cliente Zona País Tipo de producto \ 0 C2421 Europa United Kingdom Snacks 1 C1908 Europa Malta Cárnicos 2 C7652 Australia y Oceanía Marshall Islands Cereales 3 C2326 África Iran Frutas 4 C5305 Centroamérica y Caribe Guatemala Alimento infantil Canal de venta Prioridad Fecha pedido ID Pedido Fecha envío Unidades \ 0 Offline Crítica 2020-10-12 242113196 2020-11-30 5530 1 Online Alta 2020-01-26 190800607 2020-01-28 994 2 Online Crítica 2020-11-09 765228068 2020-11-21 6845 3 Offline Baja 2021-08-21 232631909 2021-10-02 9806 4 Offline Media 2022-09-30 530560958 2022-11-12 3633 Precio Unitario Coste unitario Importe venta total Importe Coste total 0 152.58 97.44 843767.40 538843.20 1 421.89 364.69 419358.66 362501.86 2 205.70 117.11 1408016.50 801617.95 3 9.33 6.92 91489.98 67857.52 4 255.28 159.42 927432.24 579172.86 Tenemos un dataset de ventas con varias columnas como zona, país, tipo de producto, canal de venta, prioridad, fecha de pedido, unidades, precio unitario, coste unitario, importe de venta total, entre otros. Con base en estos datos, puedo sugerir los siguientes gráficos: Ventas Totales por Zona: Gráfico de barras mostrando las ventas totales en cada zona. Distribución de Tipos de Producto Vendidos: Gráfico de pastel mostrando la proporción de cada tipo de producto vendido. Ingresos por Canal de Venta: Gráfico de barras comparando los ingresos generados por cada canal de venta (Online vs Offline). Unidades Vendidas por País: Gráfico de barras de las unidades totales vendidas en cada país. Prioridad de Pedidos y su Impacto en Ingresos: Gráfico de barras mostrando los ingresos totales agrupados por la prioridad del pedido. Vamos a crear estos gráficos uno por uno. 1. Ventas Totales por Zona Primero, agruparemos los datos por zona y calcularemos las ventas totales. 2. Distribución de Tipos de Producto Vendidos Para esto, haremos un gráfico de pastel. 3. Ingresos por Canal de Venta Compararemos los ingresos por los diferentes canales de venta. 4. Unidades Vendidas por País Agruparemos los datos por país y sumaremos las unidades vendidas. 5. Prioridad de Pedidos y su Impacto en Ingresos Agruparemos los datos por prioridad de pedido y sumaremos los ingresos. Vamos a proceder con la generación de los gráficos. 1. Ventas Totales por Zona import matplotlib.pyplot as plt # Ventas totales por zona ventas_por_zona = data.groupby('Zona')['Importe venta total'].sum() # Gráfico de barras plt.figure(figsize=(10, 6)) ventas_por_zona.plot(kind='bar', color='skyblue') plt.title('Ventas Totales por Zona') plt.xlabel('Zona') plt.ylabel('Ventas Totales') plt.xticks(rotation=45) plt.grid(axis='y') # Guardar la imagen plt.savefig('/mnt/data/ventas_totales_por_zona.png') # Mostrar el gráfico plt.show() Aquí tienes el gráfico de Ventas Totales por Zona. Vamos a continuar con el siguiente gráfico. 2. Distribución de Tipos de Producto Vendidos # Distribución de tipos de producto vendidos productos_vendidos = data['Tipo de producto'].value_counts() # Gráfico de pastel plt.figure(figsize=(8, 8)) productos_vendidos.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', startangle=140, colors=plt.cm.Paired.colors) plt.title('Distribución de Tipos de Producto Vendidos') plt.ylabel('') # Guardar la imagen plt.savefig('/mnt/data/distribucion_tipos_producto_vendidos.png') # Mostrar el gráfico plt.show()