1. Faro

Nivel 7 · Desafío final: el reporte de valor de pedido, bien hecho

La solicitud

De Megan Collins, Jefa de Ventas

“Catherine quiere rehacer la diapositiva de valor de pedido antes de la reunión del directorio. Limpia bien los datos, dime si de verdad los clientes de web gastan más que los de la app y describe nuestros dos segmentos de clientes con números que pueda defender.”

Tu objetivo

Paso 1 de 3. Asigna a result un diccionario: "excluded", el número de pedidos completados con un valor de pedido de 0 o menos, y "orders", el número que queda tras excluirlos (ambos enteros).

  • Usa el DataFrame orderspendiente
  • Usa el DataFrame order_itemspendiente
  • Guarda un dict en resultpendiente

Paso 1 · tu código

Python

Cargando el editor…

    ResultadoVista previa de orders · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannel
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

    Paso 2 · tu código

    Python

    Cargando el editor…

      ResultadoVista previa de orders · presiona Ejecutar para ver el tuyo
      Vista previa de orders
      order_idcustomer_idorder_datestatuschannel
      10011252023-01-01 20:51:19completedweb
      10021562023-01-02 07:58:46completedweb
      1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace
      1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace

      Mote revisa tu resultado

      Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

      Paso 3 · tu código

      Python

      Cargando el editor…

        ResultadoVista previa de customers · presiona Ejecutar para ver el tuyo
        Vista previa de customers
        customer_idfirst_namelast_nameemailcity
        1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan Francisco
        2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlanta
        3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos Angeles
        4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattle

        Mote revisa tu resultado

        Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

        DataFrames

        Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.

        orders12,000 filas · 7 columnas
        • order_idinteger
        • customer_idinteger
        • order_datetimestamp
        • statusvarchar
        • channelvarchar
        • shipping_feedecimal
        • coupon_codevarchar
        Primeras 5 filas de orders
        order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
        10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NaN
        10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NaN
        1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
        1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
        1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
        order_items30,338 filas · 6 columnas
        • order_item_idinteger
        • order_idinteger
        • product_idinteger
        • quantityinteger
        • unit_pricedecimal
        • discount_pctdecimal
        Primeras 5 filas de order_items
        order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
        11001121931.990.00
        21001154311.990.00
        31002154411.990.00
        410021941149.000.00
        51002193219.990.00
        customers2,018 filas · 9 columnas
        • customer_idinteger
        • first_namevarchar
        • last_namevarchar
        • emailvarchar
        • cityvarchar
        • statevarchar
        • signup_datedate
        • segmentvarchar
        • referral_sourcevarchar
        Primeras 5 filas de customers
        customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
        1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
        2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNaN
        3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNaN
        4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
        5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNaN
        products120 filas · 8 columnas
        • product_idinteger
        • namevarchar
        • categoryvarchar
        • subcategoryvarchar
        • unit_pricedecimal
        • unit_costdecimal
        • launched_ondate
        • is_activeboolean
        Primeras 5 filas de products
        product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
        101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NaN2023-09-11true
        102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
        103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
        104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
        105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
        returns1,673 filas · 5 columnas
        • return_idinteger
        • order_item_idinteger
        • returned_ondate
        • reasonvarchar
        • refund_amountdecimal
        Primeras 5 filas de returns
        return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
        1142023-01-10damaged83.69
        2422023-01-10wrong_item19.99
        31052023-01-14wrong_item10.99
        4242023-01-16changed_mind26.99
        51262023-01-16late20.99
        employees60 filas · 8 columnas
        • employee_idinteger
        • first_namevarchar
        • last_namevarchar
        • departmentvarchar
        • titlevarchar
        • manager_idinteger
        • hire_datedate
        • salaryinteger
        Primeras 5 filas de employees
        employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
        1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNaN2016-03-01285000
        2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
        3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
        4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
        5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
        web_sessions40,000 filas · 7 columnas
        • session_idinteger
        • customer_idinteger
        • started_attimestamp
        • devicevarchar
        • sourcevarchar
        • pages_viewedinteger
        • convertedboolean
        Primeras 5 filas de web_sessions
        session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
        1NaN2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
        2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
        3NaN2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
        4NaN2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
        5NaN2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
        marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
        • spend_datedate
        • channelvarchar
        • amountdecimal
        Primeras 5 filas de marketing_spend
        spend_datechannelamount
        2023-01-01paid492.99
        2023-01-01email37.38
        2023-01-01social200.53
        2023-01-02paid709.13
        2023-01-02email64.13

        La lección

        La forma de un buen reporte descriptivo

        Una diapositiva descriptiva responde cuatro preguntas en orden: qué datos (y qué se quitó), dónde está el centro, qué tan dispersos están y cómo se reparten entre los grupos que le importan al negocio. Cada paso de este Desafío final es uno de esos bloques.

        Paso 1: la nota de limpieza

        Del nivel 5: un pedido completado negativo es imposible, así que es un error. Cuenta lo que quitas; ese conteo va en la nota al pie.

        bad = completed["order_value"] <= 0
        bad.sum()      # how many to exclude

        Paso 2: comparar grupos con la media y la mediana

        Comparar canales solo por sus medias mezcla dos cosas: lo que gasta un cliente típico y cuántos pedidos muy grandes le tocan al canal. Pon la mediana junto a la media:

        clean.groupby("channel", as_index=False).agg(
            orders=("order_value", "size"),
            mean=("order_value", "mean"),
            median=("order_value", "median"),
        )

        Si las medias difieren y las medianas no, la diferencia está en la cola. Si ambas difieren en la misma dirección, toda la distribución se desplazó. Son historias distintas para un equipo de ventas.

        Paso 3: perfilar segmentos

        Para dos grupos muy distintos, dale a cada uno su propio centro y dispersión, y di cuánto pesa cada uno en el negocio:

        g = clean.groupby("segment")["order_value"]
        g.median()                                   # middle
        g.quantile(0.75) - g.quantile(0.25)          # IQR: spread of the middle half
        g.sum() / clean["order_value"].sum()         # share of order value

        Mira las dos medianas antes que cualquier otra cosa. Cuando el pedido típico de un segmento es tres o cuatro veces el del otro, un promedio único de toda la tienda queda entre ambos y no describe a ninguno: es demasiado alto para los consumidores y demasiado bajo para los compradores de empresa. Cualquier campaña, meta o pronóstico construido sobre él estará mal para los dos grupos.

        Una proporción del total suele ser el número más persuasivo de un reporte: “una cuarta parte de nuestros pedidos trae la mitad de nuestros ingresos” le dice a un líder de ventas dónde mirar.

        Errores comunes

        • Reportar solo medias. Dos grupos con colas distintas pueden intercambiar posiciones entre la media y la mediana.
        • Limpieza en silencio. Toda exclusión va en las notas, con un conteo.
        • Mezclar granularidades. Cuenta pedidos con size, no clientes; un cliente puede hacer muchos pedidos.
        • Proporciones que no suman. Divide la suma de cada segmento entre el total de la misma tabla limpia, para que las proporciones sumen 1.

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