Amazon Bestsellers Dashboard

Dashboard web interactivo para analizar el dataset de libros más vendidos de Amazon (2009–2023), construido con Flask + pandas en el backend y Plotly.js en el frontend.

Capturas

Abre el dashboard en tu navegador tras seguir los pasos de instalación.

Características

• Cards con métricas clave (total de títulos, autor más frecuente, precio medio, valoración media)
• Filtros por género y año que actualizan todos los gráficos en tiempo real
• 7 visualizaciones interactivas:
  • Barras horizontales: top 10 autores más frecuentes
  • Donut: distribución Fiction vs Non Fiction
  • Barras agrupadas: precio y valoración media por género
  • Scatter: precio vs valoración (tamaño = reseñas, color = género)
  • Líneas dual-eje: evolución anual de precio y valoración
  • Barras: top 10 libros con más reseñas
  • Heatmap: correlación entre Precio, Reseñas y Valoración
• Tabla de bestsellers que aparecen en varios años

Stack

Capa	Tecnología
Backend	Python 3 · Flask · pandas
API	Flask-CORS · REST JSON
Frontend	HTML5 · CSS3 · JavaScript vanilla
Gráficos	Plotly.js (CDN)

Instalación y ejecución

1. Clonar el repositorio

git clone <repo-url>
cd bestsellers_analist

2. Instalar dependencias Python

cd backend
pip install -r requirements.txt

3. (Opcional) Dataset real

Descarga el dataset original de Kaggle: Amazon Top 50 Bestselling Books 2009-2019

Copia el CSV a backend/data/bestsellers_with_categories.csv.
El proyecto incluye un CSV de muestra con ~170 registros que funciona de inmediato.

4. Ejecutar el servidor

# desde la carpeta backend/
python app.py

El servidor arranca en http://localhost:5000

5. Abrir el dashboard

Abre frontend/index.html directamente en el navegador, o usa la extensión Live Server de VS Code.

Endpoints de la API

Método	Ruta	Descripción
GET	/api/summary	Métricas generales (cards)
GET	/api/top-authors	Top 10 autores más frecuentes
GET	/api/genre-distribution	Distribución por género
GET	/api/avg-price-genre	Precio medio por género
GET	/api/avg-rating-genre	Valoración media por género
GET	/api/correlation	Correlación Precio/Reseñas/Rating
GET	/api/repeated-bestsellers	Libros en varios años
GET	/api/top-rated	Top 10 mejor valorados
GET	/api/most-reviewed	Top 10 con más reseñas
GET	/api/yearly-trend	Evolución anual
GET	/api/scatter	Datos para el scatter plot
GET	/api/data?genre=X&year=Y	Dataset filtrado (todos los análisis)

Estructura del proyecto

bestsellers_analist/
├── backend/
│   ├── app.py              ← Servidor Flask (API REST)
│   ├── analysis.py         ← Funciones de análisis con pandas
│   ├── requirements.txt
│   └── data/
│       └── bestsellers_with_categories.csv
├── frontend/
│   ├── index.html          ← Dashboard
│   ├── style.css           ← Estilos responsive (tema oscuro)
│   └── script.js           ← Lógica + gráficos Plotly.js
├── .gitignore
└── README.md