data de ventas de la base de datos.
2. Elimina los registros duplicados y los valores nulos.
3. Estandariza los formatos de fechas y números en el dataset.
4. Realiza un análisis exploratorio de los datos para identificar posibles errores o inconsistencias.
5. Crea visualizaciones para entender mejor los datos y detectar patrones.
6. Realiza análisis estadísticos para identificar tendencias y relaciones entre variables.
7. Genera informes o presentaciones con los hallazgos y recomendaciones obtenidas del análisis de los datos de ventas. datos de ventas de la base de datos.
2. Elimina valores nulos o duplicados en los datos.
3. Revisa si hay errores o inconsistencias en los datos y corrígelos.
4. Estandariza el formato de los datos para facilitar su análisis.
5. Transforma los datos en el formato adecuado para su análisis, como por ejemplo convertir fechas en formato datetime.
6. Realiza un análisis exploratorio de los datos para identificar tendencias, patrones o insights relevantes.
7. Crea visualizaciones de los datos para comunicar de manera efectiva los resultados del análisis.
8. Genera informes o reportes con los hallazgos y recomendaciones derivadas del análisis de datos de ventas.
