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2 Tal como se presenta la información es difícil interpretar los datos y poder analizar entre ellos la relación existente. Podemos dar un paso más que es definir el significado de cada campo y contenido partiendo de la clasificación anterior: TIPO DATO SIGNIFICADO Temporal AÑO Año Temporal MES Mes en número Temporal NOMBRE_MES Mes en texto Cualitativa ZONA Zona de venta Cualitativa JEFE ZONA Nombre del jefe de zona Cualitativa COD_PROVINCIA Código de la provincia Cualitativa NOMBRE_PROVINCIA Nombre de la provincia Cualitativa VENDEDOR Nombre del vendedor Cualitativa COD_CIUDAD Nombre de la ciudad Cualitativa NOMBRE_CIUDAD Nombre de la Ciudad Cualitativa TIENDA Nombre de la tienda Valor VENTAS PREV. Ventas previstas Valor COSTES PREV. Costes de las ventas previstas En este ejemplo a partir de las ventas y costes previstos nos podríamos hacer las siguientes preguntas: Cómo agrupamos las ventas por zona y jefe de zona? Cómo relacionamos las zonas de venta con las provincias? Qué vendedores tienen ventas asignadas por zona, o provincia? Qué distribución de ventas por tiendas están asignadas a los vendedores? Y por último Qué rentabilidad o margen tendremos por zonas, provincias, vendedores o tiendas? 2

3 Como veremos a continuación en el siguiente esquema los datos utilizados se presentan de la siguiente forma: Y de forma esquemática tenemos los datos de la siguiente forma: Vemos así como existe una trazabilidad y relación entre los diferentes tipos de datos. Pero necesitamos una herramienta que nos permita de forma rápida, fácil y eficaz resumir y relacionar los datos según sus características, veamos un ejemplo: 3

4 Las ventas por zonas y por mes podrían expresarse de la siguiente forma: Las ventas para cada jefe de zona según la zona podrían expresarse de la siguiente forma: Las ventas asignadas pos provincia, zona y jefe de zona o bien las ventas sólo por Provincia pero con los filtros correspondientes de zona o jefe de zona, que nos permitirá determinar por ejemplo sólo las ventas por provincia de un jefe de zona. 4

5 Si filtramos la información y tenemos que para el Jefe de Zona 2 sólo se muestran las ventas de las provincias asignadas a sus zonas: A continuación tenemos toda la información integrada y observamos la perfecta trazabilidad desde el jefe de zona hasta la tienda la evolución de las ventas. 5

6 Si quisiéramos relacionar dos variables las ventas del primer trimestre del año 2009 entre las tiendas y los vendedores podríamos expresarlo de la siguiente forma: Pero sería mucho mejor conocer en % del total ventas que vendedor y para que tienda venderá más por ejemplo: 6

7 Y por último si quisiéramos relacionar las ventas por vendedor y tienda por ejemplo: O simplemente al revés analizar según el vendedor de cada tienda la rentabilidad que obtenemos al trimestre por ejemplo: 7

8 O también para cada ciudad y tienda analizar la rentabilidad o margen obtenido: 8

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