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2. Analiza y procesa automáticamente grandes cantidades de datos.
3. Clasifica y organiza información de acuerdo a ciertos criterios.
4. Genera informes y resúmenes a partir de datos recopilados.
5. Identifica patrones y tendencias en los datos analizados.
6. Realiza análisis de sentimientos en texto para determinar la actitud o emoción expresada.
7. Filtra y selecciona información relevante de una base de datos.
8. Detecta fraudes o anomalías en transacciones financieras.
9. Crea modelos predictivos para predecir futuros eventos o resultados.
10. Personaliza recomendaciones de productos o servicios en función de las preferencias de los usuarios. datos de ventas mensuales de la base de datos.
2. Elimina los valores nulos o duplicados de los datos de ventas.
3. Revisa la consistencia de los datos y realiza correcciones si es necesario.
4. Calcula el total de ventas mensuales.
5. Analiza las tendencias de ventas a lo largo de los meses.
6. Identifica los productos más vendidos y los menos vendidos.
7. Genera gráficos o visualizaciones para presentar los resultados de forma clara y concisa.
8. Realiza un análisis de la rentabilidad de los productos vendidos.
9. Identifica posibles oportunidades de mejora en las estrategias de ventas.
10. Presenta un informe detallado con los hallazgos y recomendaciones basadas en el análisis de datos.
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