Las compras llegan de forma intermitente (por embarques); las ventas son continuas y estacionales.
La barra apilada suma el ingreso neto; la línea es el margen, que se mueve con el mix.
Histórico (sólido) + 3 meses proyectados (punteado) con el pico escolar de Ene–Mar y banda de confianza. Método placeholder de un modelo real (SARIMA/Prophet).
Controlado por el filtro de producto de la cabecera.
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Cuántos días de venta cubre el stock actual. En rojo, lo que rota lento; resaltado, el SKU del filtro.
Eje X: unidades vendidas. Eje Y: margen %. Tamaño: ingreso. Arriba-derecha = estrellas.
Por quebrar (reponer ya) y sobre-stockeados (capital inmovilizado).
Haz clic en una barra para seleccionar ese producto en el filtro global.
Maqueta navegable; los números derivan de un único dataset simulado con simulación de inventario (costo promedio móvil), por eso cuadran entre tarjetas y gráficos. En producción cada panel saldría de un endpoint DRF con agregación SQL —p. ej. GROUP BY date_trunc('month', m.fecha) sobre movimiento_inventario, linea_pedido, comprobante y pago—, no del navegador. Semántica: ingreso_neto = bruto/1.18, COGS = uds × costo_desembarcado_móvil, ganancia = neto − COGS, margen = ganancia/neto, cobertura = stock / venta_diaria.