📈 E-commerce Data Analysis [Python - Next.js]

Esta implementación muestra y proporciona un análisis integral de datos de comercio electrónico de dos proyectos diferentes de Next.js. Utiliza Python (Framework Flask) con GUnicorn e implementación en Azure.

Actualización: 24 de abril de 2024

• Migración de Azure a Vercel: Mejora de la Experiencia del Usuario (UE) al cambiar la infraestructura de implementación de Azure a Vercel. Esta migración aborda preocupaciones de rendimiento anteriores al aprovechar la plataforma optimizada de Vercel, lo que resulta en operaciones más eficientes y una mayor confiabilidad del sistema. Más Información.
  

Cómo Funciona?:

Características Clave:

1. Analiza los datos como un Super-administrador:

   Obtiene datos completos de los administradores de tiendas, incluida información sobre sus tiendas, productos, ventas completadas o pendientes y clientes.

2. Renderización Comparativa de Datos Analíticos:

   Renderiza y compara los datos adquiridos, proporcionando analíticas a través de tablas, gráficos de Plotly Express y visualizaciones de Matplotlib.

3. Tablero Dinámico:

   Accede a un tablero dinámico que permite el monitoreo y análisis en tiempo real de las métricas de comercio electrónico.

4. Interfaz Amigable para el Usuario:

   Navega a través de una interfaz amigable diseñada para facilitar el uso y la exploración eficiente de datos.

Instalación y Ejecución Local:

Requisitos Previos

Python 3.11

1. Clonar los Proyectos de ‘Code With Antonio’.

Para que esta implementación funcione correctamente, debes clonar y configurar primero los proyectos ecommerce-admin y luego ecommerce-store de ‘Code With Antonio’. Para obtener un tutorial detallado, visita: Full Stack E-Commerce + Dashboard & CMS: Next.js 13 App Router, React, Tailwind, Prisma, MySQL, 2023.

DESCARGO DE RESPONSABILIDAD: Asegúrate de crear una tienda funcional desde ecommerce-admin con productos que se puedan ver en el lado del cliente de ecommerce-store. Ten en cuenta que los pagos realizados en la demostración son simulados y utilizan datos genéricos, siguiendo las prácticas recomendadas de Stripe Docs. Si ya has configurado la gestión de pagos según tu región, entonces omite la simulación. Se recomienda no omitir este paso a menos que usted tenga la seguridad y la responsabilidad de los movimientos o transacciones que usted vaya a generar. Este proyecto es meramente demostrativo para mostrar cómo funciona una implementación en Python. Procure utilizar este proyecto con conciencia y responsabilidad. Para obtener más información: Haz clic aquí.

2. Clonar el repositorio de la implementación

git clone https://github.com/ivnimprv/ecommerce_data_analysis.git

2.1 Navegue al directorio del proyecto (desde la terminal de su IDE)

cd /your/folder/directory/ecomerce_data_analysis

3. Instale las Dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Inicie la aplicación localmente

python3 app.py

La aplicación debería ser accesible ahora en http://localhost:8000.

Feedback y soporte:

Su opinión es importante y estoy listo para ayudarlo a abordar cualquier consulta o comentario que pueda tener. Sus contribuciones son esenciales para perfeccionar el proyecto y mejorar la experiencia general del usuario. No dudes en ponerte en contacto conmigo:

No dude en compartir sus conocimientos, recomendaciones o sugerencias para la mejora continua. Si encuentra algún desafío o necesita ayuda, cree un nuevo problema de GitHub. Asegúrese de proporcionar una descripción detallada de su problema para facilitar una asistencia rápida y precisa.

Licencia:

Para obtener más información sobre este tema, lea el siguiente Acuerdo de usuario.

Conclusión:

Para mejorar:

• Latencia de rendimiento: En ocasiones, las cargas elevadas de instancias de Azure generan una latencia significativa. Para solucionar este problema, planeo migrar el proyecto a una plataforma diferente en el futuro, mejorando así el rendimiento.

Logros

• Integración Exitosa de Datos de Next.js: Logré la implementación de Python, combinando eficazmente datos extraídos de dos proyectos diferentes de Next.js.

Aprendizajes

• Primer Deploy en Azure Este proyecto marcó mi primera implementación en Azure. Aunque tenía experiencia previa con Render, Vercel y Netlify, configurar mi aplicación en Python, impulsada por Gunicorn, para que funcionara eficientemente en Azure presentó un desafío único.

Planes Futuros

• Mejoras Interactivas: En el futuro, aspiro a implementar interactividad en los gráficos y análisis, mejorando la experiencia general del usuario.

Agradecimientos

• Agradecimientos Especiales a Code With Antonio: Expreso mi gratitud por inspirar con proyectos fundamentales y hacer posible esta implementación.

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