Proyecto de portafolio: analiza un negocio de principio a fin | Curso de análisis de datos gratis: Excel, SQL, Power BI y Python

Lo que lograrás en esta lección

Plantear un proyecto de análisis completo, de la pregunta a la recomendación.
Reunir en un solo trabajo limpieza, estadística, SQL, visualización y storytelling.
Presentar cinco hallazgos sólidos sobre las ventas de Nexo y convertirlos en recomendaciones.
Documentar el proyecto con un README que un reclutador entienda en dos minutos.
Publicarlo y elegir datos abiertos para tu segundo proyecto.

📥 Practica esta lección

Este proyecto usa todo el archivo: parte de la hoja Ventas (o del CSV) sin limpiar y termina con un tablero y una presentación.

ventas-practica-analisis.xlsx · todas las hojas
ventas-practica-analisis.csv · para SQL y Python

Un proyecto de portafolio es la prueba de que sabes hacer el trabajo, no solo de que estudiaste. Cuando no tienes experiencia como analista, es lo que más pesa en una postulación: un reclutador puede abrirlo, ver tus consultas, tus gráficos y, sobre todo, tus conclusiones. En esta lección harás el análisis completo de Nexo como si fuera un encargo real, con entregables profesionales, y aprenderás a publicarlo. Después repetirás el proceso con datos abiertos de tu país para tener un segundo proyecto propio.

El encargo

Imagina este correo de la gerencia: «Necesitamos un diagnóstico de las ventas de 2025 y tres recomendaciones para 2026. Lo presentamos al directorio en dos semanas». Antes de abrir los datos, conviértelo en preguntas concretas (lección 2):

¿Cuánto vendimos y cómo evolucionaron las ventas durante el año?
¿Qué productos y categorías explican las ventas?
¿Cómo se comparan los tres países y sus regiones?
¿Qué papel juega cada canal y cómo cambia por país?
¿Qué deberíamos hacer distinto en 2026?

Las fases y sus entregables

Fase 1 · PreguntarDocumento de alcanceLas cinco preguntas, la audiencia (directorio) y la decisión que apoyarás.
Fase 2 · LimpiarDatos limpios y registro de cambiosDe 200 filas a 197 pedidos; tabla con cada corrección. En Excel, Power Query o pandas.
Fase 3 · AnalizarConsultas SQL y estadísticaUn archivo .sql con las consultas comentadas y una hoja con los estadísticos clave.
Fase 4 · VisualizarDashboardPower BI o Looker Studio con 4 KPI, tendencia, países y canales.
Fase 5 · CompartirPresentación o memoCinco diapositivas con títulos que dicen la conclusión y tres recomendaciones.
Fase 6 · PublicarREADME y enlaceUn repositorio o carpeta pública con todo lo anterior y un resumen claro.

Los cinco hallazgos

Si hiciste las lecciones anteriores, ya tienes casi todas las cifras. Un buen proyecto no lista cincuenta datos: elige pocos hallazgos, cada uno con su evidencia y su implicancia.

1. Fuerte estacionalidad

El cuarto trimestre concentró el 40,8% de las ventas (15.687,00 USD) y el segundo semestre vendió 93,2% más que el primero.

Implicancia: el stock y la operación deben prepararse desde septiembre.

2. Concentración en Cómputo

Laptops, tablets y monitores generan el 53,8% de las ventas con solo el 22,3% de los pedidos (44 de 197).

Implicancia: un quiebre de stock en estos tres productos pega directo en los ingresos.

3. Tres países, tres perfiles

México lidera en ventas (40,5%) y pedidos (82); Perú vende casi lo mismo (38,3%) con el ticket más alto (233,90); Colombia tiene el ticket más bajo (156,96).

Implicancia: no sirve una sola estrategia para los tres países.

4. Canales distintos por país

La web es el 46,4% de las ventas totales y el 55,3% en Perú; en Colombia, la tienda física pesa 37,5%.

Implicancia: priorizar la web en Perú y la experiencia en tienda en Colombia.

El quinto hallazgo sale de la estadística descriptiva: 15 pedidos grandes (el 7,6% de los pedidos, todos por encima de 594,75 USD) suman el 31,6% de las ventas. Son clientes que compran varias unidades de productos caros, probablemente pequeñas empresas: un segmento que merece atención propia.

El gráfico estrella: análisis de Pareto

Un gráfico de Pareto combina barras ordenadas (ventas por producto) con una línea de porcentaje acumulado. Muestra de un vistazo cuántos productos generan la mayor parte del negocio:

Tres productos generan el 53,8% de las ventas y seis superan el 80% (80,2%). Los otros cuatro suman el 19,8%.

1. Según el Pareto, ¿qué porcentaje de las ventas generan los cuatro productos menos vendidos (silla, mouse, mochila y lámpara)?

Un 19,8%
Un 13,4%
Un 40%

El acumulado llega a 80,2% con el sexto producto, así que los cuatro restantes suman 100 − 80,2 = 19,8%. Comprobación: (2.457,00 + 2.397,50 + 1.675,80 + 1.100,00) ÷ 38.472,20 = 7.630,30 ÷ 38.472,20 = 19,8%.

De los hallazgos a las recomendaciones

Cada recomendación debe salir de un hallazgo, ser concreta y decir cómo se medirá. Así quedaría la diapositiva final:

Recomendación	Hallazgo que la respalda	Cómo medirla
Adelantar a septiembre la compra de laptops, tablets y monitores	T4 = 40,8% de las ventas; Cómputo = 53,8%	Pedidos perdidos por falta de stock en el T4 de 2026
Reforzar la web de Perú (rendimiento, stock visible, campañas)	Web = 55,3% de las ventas de Perú, con el ticket más alto	Conversión web y ventas web de Perú, frente a 2025
Crear una atención para clientes de pedidos grandes	15 pedidos = 31,6% de las ventas	Número de clientes recurrentes con pedidos mayores a 600 USD

Incluye también las limitaciones: un solo año de datos, sin costos ni márgenes (no sabemos qué productos son más rentables) y sin identificador de cliente (no podemos medir recompra). Decir lo que falta demuestra criterio, y es exactamente lo que un buen entrevistador busca.

El README: tu proyecto en dos minutos

El README es el archivo de presentación del proyecto. Muchos reclutadores solo leen eso, así que debe contar la historia completa de forma breve:

# Análisis de ventas 2025 · Tienda Nexo (Perú, México y Colombia)

## Pregunta de negocio
Diagnóstico de ventas 2025 y tres recomendaciones para 2026.

## Datos
200 registros de pedidos (USD) + tabla de regiones. Datos de práctica.

## Proceso
1. Limpieza (Excel/pandas): 3 duplicados, 4 importes vacíos,
   8 regiones mal escritas, 1 fecha como texto → 197 pedidos.
2. Análisis (SQL + Excel): estadística descriptiva, tablas dinámicas,
   Pareto y comparación por país y canal.
3. Dashboard (Power BI): 4 KPI, tendencia mensual, países y canales.

## Hallazgos principales
- El T4 concentró el 40,8% de las ventas.
- 3 productos de Cómputo = 53,8% de las ventas con 22,3% de los pedidos.
- En Perú, el 55,3% de las ventas entra por la web.

## Recomendaciones
...

## Herramientas
Excel, SQL (SQLite), Power BI, Python (pandas).

## Archivos
/datos  /sql  /notebooks  /dashboard  presentacion.pdf

2. ¿Qué sección del README es más importante para un reclutador que tiene dos minutos?

La lista detallada de cada fórmula usada.
Los hallazgos principales y las recomendaciones, con cifras.
La historia de por qué elegiste ese tema.

Los hallazgos muestran que sabes convertir datos en conclusiones de negocio, que es el trabajo de un analista. El detalle técnico debe estar disponible, pero no es lo primero que se lee.

Dónde publicarlo

GitHub: el estándar para mostrar código. Sube el README, las consultas .sql, el notebook y las imágenes del dashboard.
Kaggle: puedes publicar notebooks con análisis y ver los de otras personas sobre los mismos datos.
Looker Studio o Power BI: comparte el tablero con un enlace de solo lectura. En Power BI, «Publicar en la web» hace el informe público para cualquiera: úsalo solo con datos de práctica o abiertos.
LinkedIn: una publicación corta con el hallazgo principal, una imagen del dashboard y el enlace al proyecto.

Nunca publiques datos de tu empresa

Aunque los anonimices, los datos reales de un empleador actual o anterior pueden ser confidenciales. Para tu portafolio usa datos de práctica como estos o datos abiertos publicados por organismos oficiales.

Tu segundo proyecto: datos abiertos de tu país

Un proyecto con datos de práctica demuestra técnica; uno con datos reales de tu país demuestra iniciativa. Busca en los portales oficiales: la Plataforma Nacional de Datos Abiertos del Perú, datos.gob.mx en México y datos.gov.co en Colombia, además de los institutos de estadística (INEI, INEGI, DANE). Algunas ideas: precios de alimentos por región, accidentes de tránsito por mes, compras públicas por entidad o turismo por temporada. Aplica las mismas seis fases y los mismos entregables.

Lista de control de un proyecto de portafolio

Empieza con una pregunta de negocio clara, no con «análisis de datos de…».
Documenta la limpieza: qué problemas encontré y cómo los resolví.
Tiene entre 3 y 5 hallazgos con cifras verificables.
Cada gráfico tiene un título con la conclusión.
Termina con recomendaciones, cómo medirlas y limitaciones.
Alguien que no me conoce puede entenderlo leyendo solo el README.

Errores comunes (y qué hacer en su lugar)

Copiar un tutorial paso a paso y publicarlo como propio.

Usa el tutorial para aprender y luego cambia la pregunta, los datos o el enfoque.

Mostrar solo gráficos, sin conclusiones.

Cada gráfico responde una pregunta y lleva a una recomendación.

Un repositorio sin README o con archivos llamados «final_v3_ahora_si».

Estructura clara de carpetas y un README que explique todo.

Esconder las limitaciones para que el proyecto «se vea perfecto».

Explícalas: demuestran que entiendes el alcance de tus datos.

3. ¿Cuál es una limitación real del análisis de Nexo que deberías mencionar?

Que los datos tienen 9 columnas.
Que hay más pedidos en México que en Colombia.
Que no hay costos ni márgenes, así que no se puede saber qué productos son más rentables.

Vender más no es lo mismo que ganar más. Sin costos, una recomendación sobre qué producto impulsar se basa solo en ingresos. Mencionarlo muestra criterio y propone el siguiente paso: conseguir datos de margen.

4. Quieres compartir tu dashboard de Power BI con un reclutador. ¿Qué datos son adecuados?

Datos de práctica o datos abiertos publicados por organismos oficiales.
Las ventas reales de tu empresa actual, quitando los nombres de clientes.
Un archivo que te pasó un amigo de otra empresa.

Los datos de empresas, aunque estén anonimizados, pueden ser confidenciales y publicarlos puede tener consecuencias legales y laborales. Los datos de práctica y los abiertos se pueden mostrar sin riesgo.

Ejercicio práctico

Agrega un sexto hallazgo a tu proyecto: ¿qué porcentaje de las ventas de cada país aporta su región capital? Usa estas cifras: Lima 7.516,60 de 14.735,70 (Perú); Ciudad de México 8.153,50 de 15.574,70 (México); Bogotá 3.317,80 de 8.161,80 (Colombia). Calcula los porcentajes, redacta el hallazgo en una frase y propón una implicancia.

Ver solución

Capital	Ventas	Ventas del país	% del país
Ciudad de México	8.153,50	15.574,70	52,4%
Lima	7.516,60	14.735,70	51,0%
Bogotá	3.317,80	8.161,80	40,7%

Hallazgo: «En México y Perú, la capital genera más de la mitad de las ventas del país; en Colombia, Bogotá aporta el 40,7% y el resto se reparte entre Antioquia y Valle del Cauca».

Implicancia: en Colombia, una estrategia centrada solo en la capital dejaría fuera casi el 60% del negocio; en México y Perú, la capital es prioritaria, pero también es un riesgo de concentración. Para tu SQL: SELECT r.pais, v.region, ROUND(SUM(v.importe),2) FROM ventas v JOIN regiones r ON v.region = r.region GROUP BY r.pais, v.region; y divide cada capital entre el total de su país.

Resumen

Un proyecto de portafolio demuestra que sabes ir de una pregunta de negocio a una recomendación.
Sigue las seis fases y entrega: alcance, datos limpios con registro, SQL, dashboard, presentación y README.
Elige pocos hallazgos con cifras: estacionalidad, concentración (Pareto), países, canales y pedidos grandes.
Cada recomendación sale de un hallazgo y dice cómo se medirá; incluye las limitaciones.
Publica en GitHub, Kaggle o LinkedIn, nunca con datos confidenciales, y haz un segundo proyecto con datos abiertos.

En la próxima lección: Cómo conseguir tu primer trabajo de analista de datos. Prepararás tu CV, tu perfil y las entrevistas técnicas para dar el salto.