Caso 1 · datos ficticios
De 7 archivos desordenados a un panel de ventas
Una cadena de 30 tiendas tenía las ventas, los objetivos y las auditorías repartidos en siete Excel y CSV hechos a mano. Querían saber qué tiendas iban mal y por qué.
7archivos de origen, cada uno con su formato
15problemas de calidad detectados y documentados
7.788filas de venta unificadas en una sola tabla fiable
Lo que llegó
| Tienda | Fecha | Categoría | Importe |
|---|---|---|---|
| Madrid Centro␣␣ | 07/07/2025 | Jardín | 807,64 € |
| Mad. Centro | 07/07/2025 | Iluminacion | 529,75 € |
| ALMERÍA | 29/09/2025 | Iluminacion | 1.016,97 € |
| TOTAL | (suma del trimestre) |
Extracto de ventas_jul-sep_v3_FINAL.xlsx: la misma tienda escrita de tres formas, importes guardados como texto y una fila de TOTAL mezclada con los datos.
Lo que hice
- Un programa que une los siete archivos y corrige cada problema de forma repetible: el mes que viene se ejecuta solo.
- Un registro de calidad con cada corrección (ver Nada se corrige en silencio).
- Un panel con cifras clave, ranking de tiendas, alertas automáticas y relación entre implantación y ventas.
Lo que descubrimos
- Toda la región Norte cae a la vez en el segundo semestre: una causa común de la zona, no de cada tienda.
- Las tiendas que peor implantan son las que no llegan al objetivo.
PythonpandasStreamlitPlotly
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