NotebookPipeline
Informes de trade semanales en automático
Construye el análisis de categoría y canal una vez en un notebook colaborativo y prográmalo como pipeline para que el informe semanal llegue cada lunes al equipo.
Habla con tus datos de comercio, construye herramientas internas, despliega dashboards en vivo y automatiza informes de trade recurrentes — todo desde una plataforma conectada a los pedidos, clientes e inventario con los que tu equipo ya trabaja.
Ver cómo funcionaPregunta a tus pedidos, clientes e inventario en lenguaje natural
Del notebook a la app interna para merchandising, categoría y operaciones
Programa informes de trade semanales, revisiones de stock y refrescos de datos
Desde formular una pregunta hasta publicar una app interna, MINEO cubre el recorrido completo — conectado a los pedidos, clientes e inventario con los que tu equipo de retail ya trabaja.
Conecta cualquier fuente — pedidos, clientes, productos, inventario, sesiones web — y empieza a hacer preguntas en lenguaje natural. Threads genera SQL automáticamente, ejecuta código y entrega respuestas con gráficos y tablas interactivas. Crea asistentes de IA con el modelo que prefieras.
Threads · Análisis de comercio { "tool": "shopify-mcp", "action": "create_task", "summary": "Aplica un 10% de descuento a los 20 SKUs con peor rendimiento" }
vía shopify-mcp · ahora mismo
Más que Jupyter. Los Notebooks de MINEO combinan código, celdas de IA, widgets interactivos y herramientas visuales en un entorno colaborativo. Ideal para analistas, category managers y científicos de datos — escribe Python, explora pedidos y clientes y despliega como apps en vivo desde el mismo notebook.
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Compara la evolución por categoría y canal.
df = mineo.query("SELECT category, SUM(revenue) FROM orders GROUP BY category")
px.bar(df, x="category", y="revenue", title="Weekly Revenue")
Dato clave: Norteamérica genera el 43% de los ingresos totales. APAC mostró el mayor crecimiento con +23% respecto al trimestre anterior, impulsado por la expansión en Japón y Australia.
df.sort_values("revenue", ascending=False).head()
| Región | Ingresos | Crecimiento |
|---|---|---|
| Norteamérica | $1.8M | +12% |
| Europa | $1.1M | +8% |
| APAC | $820K | +23% |
| LATAM | $480K | -3% |
Convierte notebooks en dashboards always-on y aplicaciones interactivas para merchandising, categoría, growth y operaciones. Despliega con Streamlit, Gradio, Dash y 6+ frameworks más. Dominios personalizados, white-label y visualizaciones embebibles — listo para tus stakeholders.
Mineo · Panel de comercio Última actualización: hace 2 minutos
GMV
$2,4M
+22% vs Q3
Pedidos
18.430
+14% vs Q3
Cesta media
$78
-2% vs Q3
| Cliente | Región | Ingresos | Estado |
|---|---|---|---|
| Acme Corp | NA | $245K | Activo |
| TechFlow GmbH | UE | $182K | Activo |
| Sakura Ltd | APAC | $156K | Pendiente |
| DataBr SA | LATAM | $98K | Activo |
Un entorno Linux completo accesible desde tu navegador. Instala cualquier paquete, cualquier herramienta — Claude Code, Codex, Gemini CLI. Construye tus modelos de comercio con las librerías de confianza, conecta con tus fuentes de datos y colabora con tu equipo. Sin configuración local.
VS Code — Entorno de desarrollo Explorador
import streamlit as st
from mineo import DataSource
import plotly.express as px
st.set_page_config(layout="wide")
st.title("Commerce Dashboard")
ds = DataSource("commerce_db")
df = ds.query("SELECT * FROM orders")
# Layout
col1, col2 = st.columns(2)
col1.metric("GMV", f"${df.amount.sum():,.0f}")
col2.metric("Customers", f"{df.customer_id.nunique():,}")
# Charts
fig = px.bar(df, x="week", y="amount", color="category")
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
mineo-dev@workspace:~/project$
Successfully installed plotly-5.22 scikit-learn-1.5
Your app is live at https://commerce-dashboard.mineo.app
✓ Desplegado con éxito
Encadena notebooks en workflows de producción. Programa ejecuciones recurrentes con cron, dispara desde la REST API y monitoriza la ejecución en tiempo real. Desde refrescos nocturnos de pedidos hasta informes de trade semanales — construye flujos fiables sin sobrecarga de infraestructura.
/ Proyectos / comercio / Refresco semanal de trade Elementos
Configuración de recursos
Programación
API
El mayor valor llega cuando los bloques de MINEO comparten la misma lógica — el mismo notebook se convierte en pipeline semanal, en dashboard interno o en respuesta dentro de una conversación de Threads.
Construye el análisis de categoría y canal una vez en un notebook colaborativo y prográmalo como pipeline para que el informe semanal llegue cada lunes al equipo.
Marketing explora cohortes de clientes de forma conversacional con Threads mientras merchandising ve los mismos segmentos en un Live App always-on.
Prototipa el modelo de recomendación en un Cloud Dev Environment, refínalo en un notebook con el equipo y publícalo como Live App interna sin reescribirlo.
Usa MINEO para hablar con tus datos de comercio, construir herramientas internas, desplegar dashboards en vivo y automatizar informes de trade recurrentes — todo desde el mismo workspace.