Métrica recomendada
Total de ventas
Usar el importe como métrica principal para evitar contar pedidos como dinero.
Ejemplo genérico
Así se ve un reporte claro desde una hoja común
Esta muestra usa datos ficticios para enseñar el tipo de lectura que genera la herramienta: métrica correcta, ranking, riesgos de interpretación y próximos pasos.
Archivo de ejemplo
Pregunta: ¿qué producto vendió más y qué categoría concentra ingresos?
Columnas detectadas: pedido, producto, categoría, unidades, total y fecha.
Agrupación principal
Producto
Responde qué producto concentra más ingresos.
Desglose útil
Categoría + fecha
Permite ver patrones por familia de producto y periodo.
Riesgo principal
IDs numéricos
La app debe tratarlos como identificadores, no como totales.
Diagnóstico
La lectura principal debe ser ventas por producto
Aunque un pedido tenga número, sumarlo produce un total falso. La lectura correcta es sumar ventas, revisar productos y usar categoría como contexto adicional.
Usar total como métrica principal del reporte.
Crear ranking de productos por ingreso acumulado.
Mostrar categorías principales para entender concentración.
Separar fecha de venta para analizar tendencia semanal.
Validar pedidos duplicados antes de compartir resultados finales.
Salida recomendada
Un ranking simple, entendible y accionable para revisar resultados.
| Producto | Ventas | Categoría | Riesgo a revisar |
|---|---|---|---|
| Producto A | 12,840 | Categoría 1 | Revisar pedidos duplicados |
| Producto B | 9,420 | Categoría 2 | Validar valores vacíos |
| Producto C | 8,170 | Categoría 1 | Confirmar columna de total |
Próximos pasos
Qué hacer después del reporte
La salida busca responder una pregunta concreta, evitar métricas equivocadas y dejar una tabla lista para exportar.
1. Generar reporte de ventas por producto.
2. Revisar los 10 productos con mayor ingreso.
3. Comparar categorías para detectar concentración.
4. Exportar resumen para análisis interno.
Prueba con datos ficticios
Usa la herramienta con una plantilla o con tu propio archivo anonimizado
Si tu archivo contiene datos sensibles, crea una muestra sin nombres, correos, teléfonos ni identificadores reales antes de analizarlo.