Como hacer Ciencia de Datos (Data Science) a los productos de una Tienda de Postres – Parte 5
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En este Post continuaremos con la parte anterior llamada Como hacer Análisis a los productos de una Tienda de Postres mediante Data Science – Parte 4, en donde habíamos creado los módulos Bebidas, Clientes, Postres y Ventas y agregamos datos en los 3 primeros módulos excepto al módulo ventas, vamos con esta Parte Nro 5 del tutorial.
Partes
Nuestro módulo ventas aún no tiene datos, estos datos se crean cuando se realizan ventas y estas se registran en el sistema, también se puede analizar datos de los otros módulos, pero para este tutorial necesariamente necesito datos en el módulo ventas para llevar acabo el análisis de estos datos.
Imaginemos que empieza un día común y corriente en la tienda de postres, se producen ventas por la mañana, paso seguido la tarde y concluye con la noche, durante este día se han realizado 20 ventas en general, entonces mi módulo ventas debería de verse de la siguiente manera
En la imagen solo se aprecian unas cuantas ventas, pero como mencione son 20 ventas hechas, la lista continua para abajo, solo que la pantalla no capturo todas las ventas
El campo categoria no aparece en la imagen, este campo solo aparece en el formulario para Crear una nueva venta en el Sistema, este campo sirve para darle la Categoría correspondiente a un producto cada ves que es vendido.
Exportando Datos a JSON
La herramienta que usare para hace análisis de datos soporta muchos formatos, pero uno de los formatos que mejor me va bien es el formato JSON, voy a crear un archivo en formato .json de los registros con las ventas generadas en la tienda de postres, actualmente mi tabla ventas en la Base de Datos se ve así con clientes que han comprado cada uno un postre y una bebida en la tienda de postres
Tu proyecto o los proyectos grandes pueden contener miles y miles de datos para analizar, para esto se necesita una computadora de gran rendimiento, algunas empresas como IBM, Google, entre otras empresas usan computadoras cuánticas para analizar grandes cantidades de datos.
Yo estoy usando el motor de Base de Datos MySQL y gestiono mis bases de datos con phpMyAdmin, esta herramienta me permite exportar mis registros de ventas en formato .json
Voy a exportar los datos a formato JSON, para esto voy a la pestaña Exportar y luego debajo donde dice Formato en la lista de opciones aparecen muchos formatos, en esta lista hay uno que dice JSON lo selecciono
Guardo el archivo que exporte en formato JSON y lo abro con el editor PyCharm que instale en el Primer Capitulo de este Tutorial, cuando abro por primera vez me aparece de la siguiente manera, con esto puedo ver que ya tengo los datos exportados listos para ser analizados
Mi archivo lo guarde con el nombre ventas.json, le haré una limpieza, borro elementos que no necesito y lo dejo de la siguiente manera
Aparte exportaré los datos en Formato Excel, esto es para llevar un control de los datos que manipularé durante el análisis de los Datos, le añado las columnas id, Producto, Cliente, DNI, Fecha de Nacimiento, Precio, Imagen, Fecha/Hora de la Venta y Actualizado (Fecha de actualización del registro)
Genial, hasta aquí ya tengo los datos que voy analizar con técnicas de Data Science.
Ten Paciencia, lo que quiero es que entiendas todo el proceso de como funciona la Ciencia de Datos (Data Science) en una caso similar a la realidad.
Nota (s)
- En el siguiente capitulo iniciaremos con el análisis de los datos utilizando técnicas y herramientas de manipulación de datos correspondientes.
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