Análisis de Ventas, Inventarios y Satisfacción con Pandas y Numpy

Descripción

Este nuevo reto consiste en analizar los datos de ventas, los inventarios y la satisfacción del cliente para una cadena de tiendas minoristas; utilizando Pandas, para la manipulación de datos, y Numpy, para realizar cálculos estadísticos y simulaciones. El objetivo es ayudar a optimizar el rendimiento de las tiendas a través del análisis de estos datos.

La empresa ficticia RetailNow, que gestiona una cadena de tiendas minoristas, desea realizar un análisis detallado del rendimiento de sus diferentes sucursales en varias ciudades. Para ello, han recopilado datos de las ventas, los inventarios y la satisfacción del cliente en archivos CSV. Tu misión será procesar, explorar y analizar estos datos usando Pandas y Numpy para ayudar a la dirección a tomar decisiones estratégicas sobre la optimización del rendimiento de las tiendas.

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Exploración de datos (Pandas)
Análisis de inventarios (Pandas)
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Operaciones con Numpy

Solución al ejercicio de programación en Python

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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