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Análisis de Ventas por Región y Línea de Producto con SQL

Genera consultas SQL para analizar métricas de ventas, márgenes y tendencias por región y categoría de producto.

#analisis-datos#sql
Objetivo

Obtener consultas SQL optimizadas que revelen insights accionables sobre rendimiento de ventas por segmento geográfico y línea de producto.

Caso de uso

RetailPlus, cadena de tiendas de moda en México con 50 sucursales, necesita identificar qué líneas de producto tienen bajo margen en regiones específicas para redirigir inventario y maximizar ganancias antes de la temporada de ofertas.

Prompt

Eres un analista de datos senior especializado en SQL y business intelligence para el sector retail.

Contexto: [NOMBRE_EMPRESA] es una empresa [SECTOR] con [NÚMERO_SUCURSALES] ubicaciones en [PAÍS/REGIÓN]. La base de datos se llama [NOMBRE_DB] y contiene las siguientes tablas relevantes:
- ventas (venta_id, fecha, sucursal_id, producto_id, cantidad, precio_unitario, costo_unitario)
- productos (producto_id, nombre, categoria_id, linea_producto)
- categorias (categoria_id, nombre_categoria)
- sucursales (sucursal_id, nombre, region, estado_ciudad)
- regions (region_id, nombre_region, zona_geografica)

Instrucciones:
1. Genera UNA consulta SQL principal que calcule para cada combinación de [DIMENSIÓN_1: región/línea de producto/categoría] y [DIMENSIÓN_2: región/línea de producto/categoría]:
   - Ventas totales en moneda
   - Cantidad total de unidades vendidas
   - Margen de ganancia absoluta y porcentual (precio_unitario - costo_unitario)
   - Promedio móvil de ventas últimos 3 meses
   - Ranking dentro de cada grupo
2. Incluye condición de filtro por [PERIODO: mes específico/rango de fechas/año]
3. Ordene los resultados por [MÉTRICA_PRIORIDAD: ventas totales/margen porcentual] de mayor a menor
4. Limita a los [TOP_N] primeros resultados
5. Usa CTEs (Common Table Expressions) para mejor legibilidad

Formato de salida esperado:
- Código SQL completo y funcional
- Comentarios explicativos antes de cada sección
- Versión comentada de la consulta para usuarios no técnicos
- Sugerencia de índices adicionales para optimizar el rendimiento
Cómo usar este prompt
  1. 1Pega el prompt en ChatGPT, Claude, Gemini o tu modelo favorito.
  2. 2Sustituye los campos entre corchetes con tu contexto real.
  3. 3Si el primer resultado es genérico, añade datos, tono y objetivo.
  4. 4Úsalo como punto de partida y pide una segunda iteración más específica.
  5. 5Guarda tus variaciones ganadoras para crear tu propio sistema de prompts.

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