Sebastian Flores

SEBASTIAN FLORES

Data Analyst

Transformo datos en decisiones claras.
SQL · Power BI · Python — análisis, dashboards ejecutivos y modelos predictivos orientados a negocio.

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Sobre mí

Trabajo con foco en impacto y toma de decisiones: diseño métricas alineadas al negocio, garantizo la calidad y consistencia de los datos, construyo dashboards claros y transformo la información en insights accionables que impulsan mejoras estratégicas y operativas.

Disponible para roles remotos · Uruguay SQL · Power BI · Python

Herramientas

Stack enfocado en análisis, BI y modelado. Pocas herramientas, bien dominadas.

Python Python
Excel Excel
SQL SQL
Power BI Power BI

Data & Analytics

  • SQL (joins, CTEs, window functions)
  • Excel (tablas dinámicas, limpieza, reporting)
  • Python (pandas, numpy)

Business Intelligence

  • Power BI (DAX, modelado, KPIs)
  • Dashboards ejecutivos (storytelling)
  • Medidas, segmentación, top-N

Machine Learning

  • Regresión logística, Random Forest
  • Métricas: ROC-AUC, precision/recall
  • Feature engineering & validación

Proyectos

Seleccionados por impacto, claridad y presentación. (Vamos a reemplazar con tus proyectos reales.)

Dashboard churn analysis

Predicción de Churn

Python SQL Power BI ML

Modelo para identificar clientes en riesgo y activar acciones de retención mediante segmentación + dashboard.

  • Problema: reducir abandono y priorizar esfuerzos comerciales.
  • Proceso: limpieza, features, entrenamiento y evaluación.
  • Salida: score + panel con insights accionables.
Dashboard retail-online

Retail Analytics

Power BI DAX KPIs

Dashboard ejecutivo: ventas válidas, devoluciones, ticket promedio, top productos/países.

  • Problema: visibilidad de performance y anomalías.
  • Proceso: modelo estrella, medidas DAX, páginas por objetivo.
  • Salida: insights y ranking dinámico por período.
Dashboard ventas superstore

Superstore Sales Analysis

SQL Excel Dashboard KPIs

Análisis de ventas y rentabilidad con SQL y Excel para detectar categorías, productos y segmentos de mayor impacto.

  • Problema: entender qué factores impulsan ventas, ganancias y desempeño operativo.
  • Proceso: consultas SQL, limpieza de datos y dashboard interactivo en Excel.
  • Salida: KPIs ejecutivos, análisis por categoría y visualización para toma de decisiones.

Contacto

Si querés hablar de oportunidades, proyectos freelance o colaboración, escribime.

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