Reto joins ventas y clientes en R

1. Cargar las librerías

• Asegúrate de estar trabajando en RStudio en tu ordenador local.
• Verifica si tienes instaladas las librerías dplyr y tidyr. Si no las tienes, instálalas y luego cárgalas.

2. Crear los dataframes de ventas y clientes

• Descarga los archivos CSV:
  • Descarga aquí el archivo de “Ventas”: Ventas.csv
  • Descarga aquí el archivo de “Clientes”: Clientes.csv
• Luego, carga los dataframes en R.

3. Convertir la columna fecha en tipo Date

• Es importante que la columna fecha en el dataframe ventas esté en formato de fecha (Date), ya que se necesitará para el análisis temporal. Usa el siguiente código para convertirla:

# Convertir la columna fecha en tipo Date (importante para el análisis temporal)
ventas$fecha <- as.Date(ventas$fecha, format="%Y-%m-%d")

4. Unión de los dataframes

• Realiza una unión (inner join) entre los dataframes ventas y clientes usando la columna id_cliente como clave común.

5. Análisis de ventas por ciudad

• Agrupa los datos resultantes por ciudad y producto, y calcula el total de ventas (cantidad) para cada combinación de ciudad y producto.
• Transforma los resultados en un formato "wide", donde cada fila representa una ciudad y cada columna corresponde a un producto, mostrando el total de ventas para cada producto en cada ciudad.

6. Análisis de los clientes con mayores compras

• Agrupa los datos por cliente y calcula el total de productos comprados por cada cliente.
• Ordena los resultados en función de la cantidad total comprada y selecciona a los cinco clientes con mayor cantidad total de compras, mostrando su nombre, edad y la cantidad total.

7. Análisis temporal de las ventas

• Extrae el mes de la fecha de la venta y añádelo como una nueva columna en el dataframe de ventas.
• Agrupa los datos por mes y producto, calcula el total de ventas para cada combinación de mes y producto y ordena los resultados de mayor a menor cantidad vendida.

8. Visualización de los resultados

• Imprime los resultados de cada una de las operaciones: la unión de ventas y clientes, el total de ventas por ciudad y producto, el formato wide de las ventas por ciudad, los clientes con mayores compras y las ventas totales por mes y producto.