Análisis diagnóstico y descriptivo para la optimización de costos de la gestión de inventarios en una tienda de ropa de barrio

Bernal Castillo, Laura Stefania

dc.contributor.advisor	Hernández Giraldo, Andrés Felipe
dc.coverage.spatial	cead_-_facatativa
dc.creator	Bernal Castillo, Laura Stefania
dc.date.accessioned	2026-02-26T22:59:58Z
dc.date.available	2026-02-26T22:59:58Z
dc.date.created	2026-02-19
dc.identifier.uri	https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79331
dc.description.abstract	Este proyecto tiene como objetivo aplicar técnicas de análisis de datos para identificar oportunidades de mejora en la gestión de inventarios en una tienda de ropa de barrio perteneciente al sector comercial minorista ubicado en Madrid, Cundinamarca. A partir de información histórica relacionada con ventas, niveles de inventario y precios, se desarrolla un análisis descriptivo y diagnóstico que permite identificar patrones de rotación, productos con sobrestock, baja demanda y posibles inconsistencias en el control de inventarios. El análisis de realiza mediante el uso de herramientas de programación en Python, implementadas en Google colab, lo que permite ejecutar procesos de limpieza, exploración y análisis de datos de forma reproducible y basada en código. De esta manera, se busca apoyar la toma de decisiones en pequeños negocios que no cuentan con sistemas formales de gestión inventarios, proponiendo algunas recomendaciones orientadas a la optimización de costos y a una mejor disponibilidad de productos. Los resultados esperados evidencian que, incluso con volúmenes de datos limitados, es posible aplicar enfoques analíticos que contribuyan a mejorar la eficiencia operativa y la sostenibilidad del comercio minorista.
dc.format	pdf
dc.title	Análisis diagnóstico y descriptivo para la optimización de costos de la gestión de inventarios en una tienda de ropa de barrio
dc.type	Proyecto aplicado
dc.subject.keywords	Análisis de Datos
dc.subject.keywords	Comercio Minorista
dc.subject.keywords	Optimización de costos
dc.subject.keywords	Gestión de Inventarios
dc.subject.keywords	Toma de Decisiones
dc.description.abstractenglish	This project aims to apply data analysis techniques to identify opportunities for improvement in inventory management at a neighborhood clothing store in the retail sector located in Madrid, Cundinamarca. Based on historical information related to sales, inventory levels, and prices, a descriptive and diagnostic analysis is developed to identify turnover patterns, overstocked products, low demand, and possible inconsistencies in inventory control. The analysis is performed using Python programming tools implemented in Google Colab, which allows data cleaning, exploration, and analysis processes to be executed in a reproducible and code-based manner. In this way, the project seeks to support decision-making in small businesses that do not have formal inventory management systems, proposing recommendations aimed at cost optimization and improved product availability. The expected results show that, even with limited data volumes, it is possible to apply analytical approaches that contribute to improving the operational efficiency and sustainability of retail trade.
dc.subject.category	Ciencia de Datos y Analítica