📊 Crea tu primer dashboard de ventas en 90 minutos con Python + Streamlit (incluye dataset y código)

Por / 14 septiembre, 2025

Si estás estudiando ingeniería, informática o simplemente te apasiona la tecnología, tarde o temprano vas a necesitar visualizar datos. Los dashboards son la herramienta perfecta para transformar números en gráficas claras, interactivas y útiles.

En este artículo aprenderás a crear tu primer dashboard de ventas en solo 90 minutos usando Python y Streamlit. Al final tendrás un panel totalmente funcional y además te compartimos un dataset de ejemplo para que practiques. 🚀

1. ¿Qué es Streamlit y por qué usarlo?

Streamlit es un framework de Python que permite crear aplicaciones web de análisis de datos de manera rápida y sencilla.
✔ No necesitas saber HTML ni CSS.
✔ Permite crear gráficos interactivos en pocas líneas de código.
✔ Ideal para prototipos, proyectos universitarios o incluso startups.

2. Lo que vamos a construir

El dashboard mostrará:

  • 📈 Evolución de las ventas por mes.
  • 🏙 Comparativa por ciudad.
  • 💰 Producto más rentable.
  • 🔎 Filtros para interactuar con los datos.

👉 Demo de resultado esperado:
Un panel web donde seleccionas una ciudad y ves gráficas y KPIs actualizados al instante.

3. Descarga del dataset

Hemos preparado un dataset sencillo con más de 500 registros de ventas.
👉 📥 Descargar dataset de ejemplo (CSV)

El CSV incluye:

  • id
  • fecha
  • ciudad
  • producto
  • ventas
  • beneficio

4. Paso a paso para tu dashboard (90 minutos)

⏱ Min 0–15: Preparar entorno

  1. Instala Streamlit: pip install streamlit pandas matplotlib
  2. Crea un archivo app.py para tu proyecto.

⏱ Min 15–45: Cargar y limpiar datos

  1. Importa pandas y carga el CSV.
  2. Revisa valores nulos o duplicados.
  3. Convierte fecha a formato datetime.

⏱ Min 45–70: Crear visualizaciones

  • Gráfico de líneas para ventas por mes.
  • Barras para comparar ciudades.
  • Métricas de ventas totales y beneficio.

⏱ Min 70–90: Interactividad

  • Añade un selector (st.selectbox) para filtrar por ciudad.
  • Muestra gráficos dinámicos según la selección.
  • Opcional: añade un botón de descarga de datos filtrados.

5. Retos para mejorar tu dashboard

  • ✅ Añadir autenticación con usuario/contraseña.
  • ✅ Exportar informes en PDF.
  • ✅ Integrar un segundo dataset (ej. clientes o inventario).
  • ✅ Publicarlo online con Streamlit Cloud.

6. Conclusión

En solo 90 minutos has aprendido a:
✔ Crear un panel visual con Python y Streamlit.
✔ Usar gráficos para interpretar datos de ventas.
✔ Añadir interactividad para filtrar información.

Los dashboards no solo son útiles en la universidad, también son muy valorados en empresas. Con esta base, podrás mejorar tus proyectos y tu portafolio.

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