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Quito, Ecuador
Ambato, Ecuador
El objetivo de este trabajo es analizar datos de ventas con bases de datos orientadas a grafos, usando Neo4j, para identificar tendencias y optimizar estrategias empresariales. Se recopilaron datos públicos, integrándolos en Neo4j y aplicando consultas en Cypher para modelar relaciones entre clientes, productos y transacciones. Esto permitió visualizar interacciones comerciales y detectar patrones de compra, productos más vendidos y períodos de alta y baja actividad. Los hallazgos sugieren oportunidades para ajustar estrategias de marketing, optimizar inventarios y mejorar la toma de decisiones. Se concluye que las bases de datos de grafos son herramientas flexibles para analizar datos complejos, facilitando la segmentación de clientes y la personalización de ofertas. Además, permiten a las empresas anticipar tendencias del mercado y adaptarse a los cambios, mejorando su eficiencia operativa y competitiva.
The objective of this work is to analyze sales data using graph-oriented databases, specifically Neo4j, to identify trends and optimize business strategies.
Public data was collected, integrated into Neo4j, and queried using Cypher to model relationships between customers, products, and transactions. This enabled the visualization of business interactions and the detection of purchasing patterns, best-selling products, and periods of high and low sales activity. The findings suggest opportunities to adjust marketing strategies, optimize inventories, and improve decision-making. It is concluded that graph databases are flexible tools for analyzing complex data, facilitating customer segmentation and offer personalization. Additionally, they allow companies to anticipate market trends and adapt to changes, enhancing their operational efficiency and competitiveness
