Proyecto: Ventas Minoristas

-- A. ANALISIS DE LA DATA

--VER tablas originales

select * from [dbo].[Store1$]

select * from [dbo].[Sales2$]

select * from [dbo].[Item3$]

select * from [dbo].[Time4$]

select * from [dbo].[District5$]

--Relacion de las tablas por columna

[Store1$] y [Sales2$] = ID ubicacion

[Store1$] y [District5$] = Administrador 1/

[Store1$] y [District5$] = ID Distrito

[Sales2$] y [Item3$]     = ID Producto

[Sales2$] y [Time4$]     = ID Periodo de Reporte

1/ Cambio nombre de columna 'Vendedor' de Tabla [District5$] por Administrador de Tabla [Store1$]

EXEC sp_rename '[District5$].Vendedor', 'Administrador', 'COLUMN';

select * from [dbo].[District5$]

--Variables requeridas de cada tabla

[Store1$]:ID ubicacion, Tamaño Tienda, Numero de Tienda, Ciudad, Tipo de Cadena, Administrador, ID Distrito, Año Apertura, Tipo Tienda, Nombre Mes de Apertura 

[Sales2$]:ID Producto, Ingreso Margen  Bruto, Ventas Regulares, Rebajas sobre Ventas, Unidades Vendidas

[Item3$]: Categoria, Comprador, Clasificador por Grupo

[Time4$]: Periodo, Año Fiscal, Nombre Mes Fiscal

[District5$]: Administrador

--B. UNION DE LAS TABLAS (clave: [Store1$] S1 ; [Sales2$] S2 ; [Item3$] I ; [Time4$] T ; [District5$] D5)

Se crea la tabla VentasMinoristasPBI

SELECT

S1.[ID ubicacion], 

S1.[Tamaño Tienda], 

S1.[Numero de Tienda], 

S1.Ciudad, 

S1.[Tipo de Cadena], 

S1.Administrador, 

S1.[ID Distrito], 

S1.[Año Apertura], 

S1.[Tipo Tienda], 

S1.[Nombre Mes de Apertura], 

S2.[ID Producto],

S2.[Ingreso Margen  Bruto],

S2.[Ventas Regulares], 

S2.[Rebajas sobre Ventas], 

S2.[Unidades Vendidas],

I.Categoria, 

I.Comprador, 

I.[Clasificador por Grupo],

T.Periodo, 

T.[Año Fiscal], 

T.[Nombre Mes Fiscal]

INTO VentasMinoristasPBI

FROM [Store1$] S1

INNER JOIN [Sales2$] S2 ON S1.[ID ubicacion] = S2.[ID ubicacion]

INNER JOIN [Item3$] I ON S2.[ID Producto] = I.[ID Producto]

INNER JOIN [Time4$] T ON S2.[ID Periodo de Reporte] = T.[ID Periodo de Reporte]

INNER JOIN [District5$] D5 ON S1.Administrador = D5.Administrador AND S1.[ID Distrito] = D5.[ID Distrito];

--Obtener una muestra de la tabla para pruebas en PBI = 1,855 rows

SELECT *

FROM VentasMinoristasPBI TABLESAMPLE (0.01 PERCENT);

--Crear una tabla temporal con la estructura de VentasMinoristasPBI, rows = 1487

SELECT TOP 0 *

INTO #MuestraTemporal

FROM VentasMinoristasPBI;

--Insertar una muestra del 0.01% en la tabla temporal

INSERT INTO #MuestraTemporal

SELECT *

FROM VentasMinoristasPBI TABLESAMPLE (0.01 PERCENT);

-- Crear la tabla Muestra_VentasMinoristas basada en la tabla temporal

SELECT *

INTO Muestra_VentasMinoristas

FROM #MuestraTemporal;

--Eliminar la tabla temporal (esta no se aplico)

DROP TABLE #MuestraTemporal;

--Bajar data

SELECT * 

FROM [dbo].[Muestra_VentasMinoristas]

Exporta los resultados a un archivo CSV:

--Clic derecho sobre los resultados de la consulta.

--Selecciona "Copiar con encabezados".

--Pega los resultados en un archivo CSV utilizando un editor de texto o una hoja de cálculo como Microsoft Excel.

-- Consulta para obtener los nombres de las columnas de la tabla VentasMinoristasPBI

SELECT COLUMN_NAME

FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS

WHERE TABLE_NAME = 'VentasMinoristasPBI';

--C. El proyecto se hace con la Tabla Muestra_VentasMinoristas

--1. Entender-revisar la data 

SELECT * 

FROM Muestra_VentasMinoristas;                 

--2. Total de columnas y total de filas en la tabla

-- Total de columnas = 21

SELECT COUNT(*) AS TotalColumnas

FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS

WHERE TABLE_NAME = 'Muestra_VentasMinoristas';

-- Total de filas = 1,187

SELECT COUNT(*) AS TotalFilas

FROM Muestra_VentasMinoristas;

--3. Verificar nulos en la tabla = 0

DECLARE @SQL NVARCHAR(MAX);

-- Crear una tabla temporal para almacenar los nombres de columna

CREATE TABLE #ColumnNames (ColumnName NVARCHAR(MAX));

-- Insertar los nombres de columna en la tabla temporal

INSERT INTO #ColumnNames (ColumnName)

SELECT COLUMN_NAME

FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS

WHERE TABLE_NAME = 'Muestra_VentasMinoristas'

AND COLUMN_NAME IS NOT NULL

AND COLUMN_NAME <> '';

-- Construir la consulta dinámica

SELECT @SQL = 

    'SELECT * FROM Muestra_VentasMinoristas WHERE ' +

    STUFF(

        (

            SELECT ' OR ' + QUOTENAME(ColumnName) + ' IS NULL'

            FROM #ColumnNames

            FOR XML PATH('')

        ), 1, 4, ''

    );

-- Ejecutar la consulta dinámica

EXEC sp_executesql @SQL;

-- Eliminar la tabla temporal (no se aplico)

DROP TABLE #ColumnNames;

--Ver el esquema de la bases de datos, el predeterminado es "dbo" (Database Owner)

SELECT TABLE_SCHEMA

FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES

WHERE TABLE_NAME = 'Muestra_VentasMinoristas';

--D. ANALISIS AREA NOMINAL (ingresos o ventas)

--4. Total de ventas = 59,945

SELECT 

FORMAT(SUM([Ventas Regulares]), '#,##0.') AS TotalVentasRegulares

FROM 

[dbo].[Muestra_VentasMinoristas]

--5. Total de Rebajas sobre Ventas = 8,721

SELECT 

FORMAT(SUM([Rebajas sobre Ventas]), '#,##0.') AS RebajasSobreVentas

FROM 

[dbo].[Muestra_VentasMinoristas]

--6. Ventas Netas = 51,224

SELECT 

    FORMAT(SUM([Ventas Regulares] - [Rebajas sobre Ventas]), '#,##0.') AS VentasNetas

FROM Muestra_VentasMinoristas;

--7. Venta promedio = 6.90 

SELECT 

    AVG(

        CASE 

            WHEN [Unidades Vendidas] <> 0 THEN CAST([Ventas Regulares] AS DECIMAL) / [Unidades Vendidas]

            ELSE NULL  -- Otra opción podría ser usar 0 en lugar de NULL dependiendo de tu preferencia

        END

    ) AS VentasPromedioPorUnidad

FROM Muestra_VentasMinoristas;

--8. Ventas por category = 59,945O.2

SELECT 

    ISNULL(Categoria, 'Total') AS Categoria, 

    FORMAT(SUM([Ventas Regulares]), '#,##O.0') AS TotalVentasCategoria  

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY ROLLUP(Categoria)

ORDER BY CASE WHEN Categoria IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, 

TotalVentasCategoria ASC

--9. Margen bruto por categoria

SELECT 

    Categoria, 

    SUM([Ingreso Margen  Bruto]) AS TotalMargenBruto

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY Categoria

ORDER BY TotalMargenBruto DESC

--10. Precio promedio por categoria con Ventas Regulares

SELECT 

    Categoria, 

    FORMAT(AVG([Ventas Regulares]), '#,##O.0') AS PrecioPromedio

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY Categoria

ORDER BY PrecioPromedio DESC

--11. Precio maximo por categoria 

SELECT 

Categoria, 

MAX ([Ventas Regulares]) AS PrecioMaximo_Categoria

FROM  Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY Categoria

ORDER BY PrecioMaximo_Categoria DESC

--12. Precio minimo por categoria 

SELECT 

Categoria, 

MIN ([Ventas Regulares]) AS PrecioMaximo_Categoria

FROM  Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY Categoria

ORDER BY PrecioMaximo_Categoria DESC

--D. ANALISIS AREA REAL (producto) 

--13. Unidades vendidas = 10,522

SELECT 

FORMAT(SUM([Unidades Vendidas]), '#,##0.') AS TotalUnidades_Vendidas

FROM Muestra_VentasMinoristas

--14. Unidades vendidas por categoria ordenadas ascendente = 10,522

SELECT 

    ISNULL(Categoria, 'Total') AS Categoria, 

    FORMAT(SUM([Unidades Vendidas]), '#,##0.') AS TotalUnidades_Vendidas

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY ROLLUP(Categoria)

ORDER BY CASE WHEN Categoria IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, TotalUnidades_Vendidas DESC

--15. Unidades vendidas por mes = 10,522

SELECT 

    ISNULL([Nombre Mes Fiscal], 'Total') AS Mes, 

    FORMAT(SUM([Unidades Vendidas]), '#,##0.') AS TotalUnidadesVendidas

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY ROLLUP([Nombre Mes Fiscal])

ORDER BY CASE WHEN [Nombre Mes Fiscal] IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, TotalUnidadesVendidas DESC

--16. Unidades vendidas por Tipo de Cadena

SELECT 

    ISNULL([Tipo de Cadena], 'Total') AS TipoCadena, 

    FORMAT(SUM([Unidades Vendidas]), '#,##0.') AS TotalUnidadesVendidas

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY ROLLUP([Tipo de Cadena])

ORDER BY CASE WHEN [Tipo de Cadena] IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, TotalUnidadesVendidas DESC

--17. Unidades vendidas por Administrador

SELECT 

    ISNULL([Administrador], 'Total') AS Administrador, 

    FORMAT(SUM([Unidades Vendidas]), '#,##0.') AS TotalUnidadesVendidas

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY ROLLUP([Administrador])

ORDER BY CASE WHEN [Administrador] IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, TotalUnidadesVendidas DESC

--18. Unidades vendidas por Tipo Tienda

SELECT 

    ISNULL([Tipo Tienda], 'Total') AS TipoTienda, 

    FORMAT(SUM([Unidades Vendidas]), '#,##0.') AS TotalUnidadesVendidas

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY ROLLUP([Tipo Tienda])

ORDER BY CASE WHEN [Tipo Tienda] IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, TotalUnidadesVendidas DESC

--19. Unidades vendidas por Ciudad

SELECT 

    ISNULL(Ciudad, 'Total') AS Ciudad, 

    FORMAT(SUM([Unidades Vendidas]), '#,##0.') AS UnidadesVendidas

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY ROLLUP(Ciudad)

ORDER BY CASE WHEN Ciudad IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, SUM([Unidades Vendidas]) DESC;

--20. Top 5 Categoria vendidas

SELECT TOP 5 

    Categoria, 

    SUM([Unidades Vendidas]) AS TotalUnidadesVendidas

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY Categoria

ORDER BY TotalUnidadesVendidas DESC

--21. Las 5 Categoria menos vendidas 

SELECT TOP 5 

    Categoria, 

    SUM([Unidades Vendidas]) AS TotalUnidadesVendidas

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY Categoria

ORDER BY TotalUnidadesVendidas ASC

--E. ANALISIS POR TIENDA 

--21. Total de Tiendas = 65

SELECT 

COUNT (DISTINCT [Numero de Tienda]) AS TotalTiendas

FROM Muestra_VentasMinoristas

--22. Tipo de Tienda = 2

SELECT 

COUNT (DISTINCT [Tipo Tienda]) AS TipoTienda

FROM Muestra_VentasMinoristas

--23. Total de tiendas por Tipo de Tienda (new & same) 

SELECT 

    [Tipo Tienda] AS TipoTienda,

    COUNT(DISTINCT [Numero de Tienda]) AS TotalTiendas

FROM Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY [Tipo Tienda];

--24. Ventas por Tipo de Tienda

SELECT 

    [Tipo Tienda],

    FORMAT(SUM([Ventas Regulares]), '#,##0.') AS VentasTotales

FROM 

Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY 

[Tipo Tienda];

--25. Total de rebajas y % ofrecidas por Tipo de Tienda

SELECT 

    [Tipo Tienda],

    FORMAT(SUM([Rebajas sobre Ventas]), '#,##0.') AS TotalRebajas,

    SUM([Rebajas sobre Ventas]) / NULLIF(SUM([Ventas Regulares] + [Rebajas sobre Ventas]), 0) * 100 AS PorcentajeRebajas

FROM 

Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY 

[Tipo Tienda];

--26. Tiendas ubicadas por Ciudad 

SELECT 

    Ciudad,

    COUNT(DISTINCT [Numero de Tienda]) AS TiendasUbicadas

FROM 

Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY 

Ciudad

ORDER BY 

TiendasUbicadas DESC;

--F. ANALISIS DEL RECURSO HUMANO - POR ADMINISTRADOR 

--27. Tiendas Asignadas por Administrador

SELECT 

    Administrador,

    COUNT(DISTINCT [Numero de Tienda]) AS TiendasAsignadas

FROM 

    Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY 

Administrador

ORDER BY 

TiendasAsignadas DESC;

--28. Ventas Regulares por Administrador

SELECT 

    Administrador,

    FORMAT(SUM([Ventas Regulares]), '#,##0.') AS VentasRegulares

FROM 

    Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY 

Administrador

ORDER BY 

SUM([Ventas Regulares]) DESC;

--29. Rebajas sobre Ventas Ofrecidos por Administrador 

SELECT 

    Administrador,

     FORMAT(SUM([Rebajas sobre Ventas]), '#,##0.') AS RebajasOfrecidas

FROM 

    Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY 

Administrador;

--30. Unidades Vendidas y Ventas Regulares por Administrador

SELECT 

    Administrador,

    SUM([Unidades Vendidas]) AS UnidadesVendidas,

    FORMAT(SUM([Ventas Regulares]), '#,##0.') AS VentasRegulares

FROM 

    Muestra_VentasMinoristas

GROUP BY 

Administrador;

[1]   Competencia promovida por Mavenanalytics. Data: https://www.mavenanalytics.io/blog/maven-pizza-challenge