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

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.