Northwind SQL Analysis

Proyecto personal de análisis de datos realizado con SQL y SQLite usando la base de práctica Northwind.

El objetivo fue practicar consultas SQL sobre un modelo con clientes, pedidos, productos, categorías y empleados. Organicé las consultas por tema para poder explorar la base paso a paso y responder preguntas sobre ventas, clientes y productos.

Herramientas

• SQL
• SQLite
• DB Browser for SQLite

Qué se analiza

• Estructura y exploración de la base
• Calidad básica de los datos
• Métricas de ventas y pedidos
• Evolución de ventas en el tiempo
• Productos y categorías
• Clientes y análisis Pareto
• Ventas por país
• Desempeño de empleados
• Descuentos
• Rankings y promedio móvil

Consultas incluidas

Archivo	Tema
01_exploracion.sql	Tablas, columnas, cantidad de registros y fechas disponibles
02_calidad_datos.sql	Nulos, duplicados y controles básicos
03_metricas_principales.sql	Pedidos, ventas, descuentos y ticket promedio
04_analisis_ventas.sql	Ventas por período y comparaciones intermensuales e interanuales
05_productos_y_categorias.sql	Productos, categorías, precios y unidades vendidas
06_analisis_clientes.sql	Clientes, recencia y análisis Pareto
07_analisis_geografico.sql	Ventas y pedidos por país
08_analisis_empleados.sql	Pedidos y ventas por empleado
09_analisis_descuentos.sql	Uso e impacto de descuentos
10_analisis_avanzado.sql	Rankings por grupo y promedio móvil

Cómo usarlo

1. Descargá el repositorio como ZIP o clonalo.
2. Abrí DB Browser for SQLite.
3. Elegí Open Database y seleccioná data/northwind.db.
4. Abrí la pestaña Execute SQL.
5. Copiá y ejecutá las consultas desde la carpeta sql/.

Recomiendo empezar por 01_exploracion.sql y seguir el orden numérico.

Las consultas son de solo lectura: no modifican la base de datos.

SQL que practiqué

• SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING y ORDER BY
• DISTINCT, LIMIT y COUNT(DISTINCT ...)
• JOIN y LEFT JOIN entre varias tablas
• Subconsultas y CTEs
• Agregaciones: SUM, AVG, COUNT, MIN y MAX
• CASE para clasificar datos
• Funciones de ventana: LAG, DENSE_RANK, ROW_NUMBER, SUM() OVER() y AVG() OVER()
• PARTITION BY y marcos de ventana con ROWS BETWEEN
• Rankings, acumulados, análisis Pareto y promedio móvil
• Cálculos de ventas con precio, cantidad y descuento
• Cálculo de porcentajes y manejo de división por cero con NULLIF()
• Análisis temporal con strftime() y julianday()
• Validación de calidad de datos: nulos, duplicados, valores inválidos y registros sin relación
• Exploración de estructura en SQLite con PRAGMA

Sobre los datos

Northwind es una base de ejemplo utilizada con fines educativos. Los resultados no representan una empresa real ni deben interpretarse como información comercial real.

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Lucía Porta GitHub