La solicitud

De Megan Collins, Jefa de Ventas
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 2 de 3. Excluye los pedidos con un valor de pedido de 0 o menos. Asigna a result un DataFrame con una fila por canal (ordenado de la A a la Z) y las columnas channel, orders (conteo), mean y median del valor de pedido, las dos últimas redondeadas a 2.
- Usa el DataFrame
orderspendiente - Usa el DataFrame
order_itemspendiente - Muestra exactamente
channelordersmeanmedianpendiente
Paso 3 de 3. Excluye los pedidos con un valor de pedido de 0 o menos y agrega el segment del cliente de cada pedido. Asigna a result un DataFrame con una fila por segmento (ordenado de la A a la Z) y las columnas segment, orders, median e iqr del valor de pedido (redondeados a 2) y revenue_share: la proporción del valor total de pedidos que aporta el segmento, redondeada a 3.
- Usa el DataFrame
customerspendiente - Usa el DataFrame
orderspendiente - Muestra exactamente
segmentordersmedianiqrrevenue_sharependiente
Paso 1 · tu código
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Solución de referencia
| order_id | customer_id | order_date | status | channel |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace |
Mote revisa tu resultado
Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.
Paso 2 · tu código
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Solución de referencia
| order_id | customer_id | order_date | status | channel |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace |
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Paso 3 · tu código
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Solución de referencia
| customer_id | first_name | last_name | city | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle |
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Lo que recibe Megan, y por qué
DataFrames
Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.
orders12,000 filas · 7 columnas
order_idintegercustomer_idintegerorder_datetimestampstatusvarcharchannelvarcharshipping_feedecimalcoupon_codevarchar
| order_id | customer_id | order_date | status | channel | shipping_fee | coupon_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web | 0.00 | NaN |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web | 0.00 | NaN |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1005 | 82 | 2023-01-02 11:43:36 | completed | web | 0.00 | WELCOME10 |
order_items30,338 filas · 6 columnas
order_item_idintegerorder_idintegerproduct_idintegerquantityintegerunit_pricedecimaldiscount_pctdecimal
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | unit_price | discount_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 121 | 9 | 31.99 | 0.00 |
| 2 | 1001 | 154 | 3 | 11.99 | 0.00 |
| 3 | 1002 | 154 | 4 | 11.99 | 0.00 |
| 4 | 1002 | 194 | 1 | 149.00 | 0.00 |
| 5 | 1002 | 193 | 2 | 19.99 | 0.00 |
customers2,018 filas · 9 columnas
customer_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarcharemailvarcharcityvarcharstatevarcharsignup_datedatesegmentvarcharreferral_sourcevarchar
| customer_id | first_name | last_name | city | state | signup_date | segment | referral_source | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco | CA | 2022-06-02 | consumer | search |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta | GA | 2022-06-02 | consumer | NaN |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles | CA | 2022-06-04 | business | NaN |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle | WA | 2022-06-06 | business | |
| 5 | Kyle | Jimenez | kjimenez27@yahoo.com | Indianapolis | IN | 2022-06-07 | consumer | NaN |
products120 filas · 8 columnas
product_idintegernamevarcharcategoryvarcharsubcategoryvarcharunit_pricedecimalunit_costdecimallaunched_ondateis_activeboolean
| product_id | name | category | subcategory | unit_price | unit_cost | launched_on | is_active |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 | NaN | 2023-09-11 | true |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 | 503.50 | 2024-05-16 | true |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 | 429.87 | 2023-05-27 | true |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 | 214.70 | 2022-12-20 | true |
| 105 | Avery Leather Bed Frame | Furniture | Beds | 449.00 | 232.70 | 2021-08-31 | true |
returns1,673 filas · 5 columnas
return_idintegerorder_item_idintegerreturned_ondatereasonvarcharrefund_amountdecimal
| return_id | order_item_id | returned_on | reason | refund_amount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | 2023-01-10 | damaged | 83.69 |
| 2 | 42 | 2023-01-10 | wrong_item | 19.99 |
| 3 | 105 | 2023-01-14 | wrong_item | 10.99 |
| 4 | 24 | 2023-01-16 | changed_mind | 26.99 |
| 5 | 126 | 2023-01-16 | late | 20.99 |
employees60 filas · 8 columnas
employee_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarchardepartmentvarchartitlevarcharmanager_idintegerhire_datedatesalaryinteger
| employee_id | first_name | last_name | department | title | manager_id | hire_date | salary |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Catherine | Hale | Executive | Chief Executive Officer | NaN | 2016-03-01 | 285000 |
| 2 | Robert | Kim | Executive | Chief Operating Officer | 1 | 2017-01-09 | 235000 |
| 3 | Megan | Collins | Sales | Head of Sales | 1 | 2018-04-16 | 172000 |
| 4 | Chloe | Gutierrez | Sales | Account Executive | 3 | 2020-01-21 | 72000 |
| 5 | Frank | Bell | Sales | Account Executive | 3 | 2023-05-21 | 73000 |
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
session_idintegercustomer_idintegerstarted_attimestampdevicevarcharsourcevarcharpages_viewedintegerconvertedboolean
| session_id | customer_id | started_at | device | source | pages_viewed | converted |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NaN | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid | 1 | false |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid | 1 | false |
| 3 | NaN | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct | 7 | false |
| 4 | NaN | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic | 3 | false |
| 5 | NaN | 2023-01-01 13:06:21 | mobile | social | 2 | false |
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
spend_datedatechannelvarcharamountdecimal
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
| 2023-01-02 | 64.13 |
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.
¡Linterna encendida!
Practicaste: meanmedianiqrdata errorsgroupbyreporting
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
