Jesús Alonso Morales 数据作品集：Power BI、SQL 与 Python 分析项目

Jesús Alonso

Data Analyst · Business Intelligence · Control de Gestión

De más de 9 años en control de gestión y finanzas a convertir datos en decisiones,
con herramientas de análisis, modelado y automatización.

📧 chus_alonsomorales@hotmail.com · LinkedIn

👋 Sobre mí

Vengo del control de gestión y las finanzas: más de nueve años transformando información financiera y operativa en presupuestos, KPIs, reporting a dirección y cuadros de mando. He hecho seguimiento de planes operativos de hasta 100 M€ en compañías como Repsol y Red Eléctrica de España.

Ahora llevo esa visión de negocio al dato: modelado, automatización y programación para que la información llegue lista a quien decide. Estoy terminando un Máster en Data Analytics (finalización: diciembre de 2026).

🧭 Qué aporto

• Lectura de negocio: sé qué pregunta hay detrás de cada informe.
• Análisis de desviaciones, tendencias y KPIs sobre datos financieros y operativos.
• Modelado de datos y automatización de procesos de reporting.
• Traducción de un requisito ambiguo a un modelo que se sostiene en el tiempo.

🛠️ Stack

Uso habitual: Power BI · SQL · Python · Excel avanzado · Power Query · Power Pivot · DAX · Power Automate

También he trabajado con: Tableau · SAP · Oracle Primavera P6 · Salesforce · fundamentos de estadística y machine learning

📊 Proyectos

🧾 Modelo de partes de trabajo — coste de nómina e ingresos

Automatiza el cálculo de coste de nómina e importe a facturar a partir de los partes de horas de una plantilla de campo: formulario → SharePoint → Power Automate → Excel (Power Query + Power Pivot + DAX).

Lo interesante no es solo el pipeline: el modelo usa una doble clave (Key_nomina / Key_variable) para que reclasificar cómo se factura un parte a un cliente no altere el histórico de coste de personal ya cerrado.

▶ Panel de resultados en vivo (GitHub Pages, sin Excel)

Power Query (M) · Power Pivot · DAX · SharePoint · Power Automate

🗃️ Portfolio de Analítica SQL

Base de datos de una tienda online (MySQL) con esquema normalizado, generación procedural de datos y consultas que responden preguntas de negocio reales: segmentación RFM de clientes, retención por cohortes, crecimiento mes a mes y tasa de devolución por categoría.

Lo interesante no es solo el SQL: cada consulta viene con su lectura de negocio sobre resultados reales de ejecución — por ejemplo, identificar que el 15% de clientes "en riesgo de fuga" concentra casi tanto valor histórico como los clientes más fieles, lo que prioriza a quién dirigir una campaña de reactivación.

MySQL · Funciones de ventana (RANK, NTILE, LAG) · CTEs · Procedimientos almacenados

💼 Análisis del mercado laboral tech — en curso

Proyecto end-to-end: extracción con Python → limpieza y unión de tablas → transformación en Power Query (con uso de MCP en el proceso) → análisis de tendencias en puestos tech.

Python · Power Query · MCP — se publicará al cerrar el análisis.

💼 Experiencia

En SUMO:

• Reporting de facturación y nómina con dashboard interactivo (KPIs, segmentadores y línea de tiempo).
• Digitalicé los partes de trabajo, del papel a un modelo que calcula coste de personal e importe a facturar (ver proyecto): ~10 h a la semana ahorradas a 2 personas.
• Agente de IA en Power Automate que capta los CV recibidos por correo, los analiza y los carga en SharePoint, listos para revisar.

🎓 Formación

• Máster en Data Analytics — finalización prevista diciembre 2026
• Doble Grado en ADE y Finanzas
• Power BI — Certificado (Udemy)

Turning data into business insights.