Sales Report Adidas

Este proyecto consistió en el análisis de datos públicos de Adidas correspondientes a los años 2020 y 2021, con el objetivo de ofrecer una visión clara y estratégica del desempeño de la marca durante ese período.

A partir de un archivo CSV público, realicé un proceso completo de exploración, limpieza y modelado de los datos utilizando Excel, SQL, DAX y Power BI. Las visualizaciones desarrolladas en Power BI permitieron identificar de manera sencilla y visual información clave para los stakeholders, como decisiones de apertura y cierre de tiendas, gestión de stock, márgenes por producto y rentabilidad general por categoría.

El resultado final es un dashboard interactivo que combina claridad, profundidad analítica y diseño orientado a la toma de decisiones, mostrando cómo el análisis de datos puede transformar la información en valor estratégico para el negocio.

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En este trabajo partí de un dataset en formato CSV, realizando todo el proceso de análisis dentro de Excel, desde la limpieza y transformación de datos (ETL) hasta la creación de indicadores y reportes dinámicos.

El proyecto implicó el uso de funciones avanzadas, tablas dinámicas y fórmulas personalizadas para automatizar el tratamiento de los datos y facilitar la interpretación de los resultados.
Gracias a esta metodología, logré construir un flujo completo de análisis sin depender de herramientas externas, demostrando la potencia de Excel cuando se combina técnica, estructura y una mirada analítica.

El resultado fue un reporte interactivo, ordenado y funcional, que facilita la toma de decisiones a partir de los datos de origen, todo dentro de una única herramienta.

Este proyecto se desarrolló a partir de un dataset público en formato CSV, correspondiente a una empresa norteamericana. El objetivo fue analizar el estado general de su fuerza laboral, el desempeño por departamento y la estructura salarial, integrando la información y creando un dashboard integral en Power BI.

Para ello, se utilizó SQL para realizar la extracción y depuración inicial de los datos, y Power BI para el modelado, creación de medidas DAX y visualización final.

Los principales indicadores obtenidos fueron:

• 👥 194 empleados activos, con distribución equilibrada por género (108 mujeres, 86 hombres).

• 💰 Sueldo promedio: USD 75 000 anuales.

• 🏢 Departamentos más grandes: Producción (73 empleados) e IT (40 empleados).

• 📈 Evaluación promedio: 7.56, con máximos de 9.93 y mínimos de 5.01.

• 💼 Departamento con mejor desempeño: Administración (8.27 promedio).

• 💵 Sueldo total: USD 14.5 millones, concentrado principalmente en Producción e IT.

• 🔎 Edad promedio: 44 años, con mayor concentración entre los 30 y 50 años.

El resultado final fue un dashboard interactivo que permite a los líderes de RRHH visualizar de manera rápida y clara el rendimiento del personal, la distribución salarial y los indicadores clave para la toma de decisiones estratégicas en gestión humana.

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