Desvendando os Segredos da Adventure Works: Uma Aventura no Mundo da Análise de Dados com Python e Streamlit! 💻

Fala, galera da DIO! 👋

Sou o Eric, e a Força dos Dados me guiou para uma aventura épica no mundo da Data Science!

Como um bom estudante de TI, começando sua jornada em Data Science, decidi começar a divulgar meus pequenos projetos. Frutos dos meus estudos com a linguagem Python voltada para Análise de Dados.

Tenho explorado as bibliotecas Pandas, Plotly e Stereamlit para criar aplicativos que rodam direto na nuvem.

O presente projeto, divulgado neste artigo, foi inspirado num Projeto usando Python e Pandas, presente na Dio pro. O dataset utilizado foi encontrado em um repositório no Github.

Com base nos dados, resolvi fazer a minha análise abordando os conceitos de Análise Exploratória de Dados focando em Negócios!

Preparei um projeto de análise exploratória que me permitiu desvendar os mistérios por trás das vendas da Adventure Works, uma empresa fictícia que comercializa laptops e fones de ouvido. E o melhor: transformei tudo em um dashboard interativo com o poder do Python e do Streamlit! 🚀

Mas antes de mergulhar nos detalhes técnicos, quero compartilhar uma lição crucial que aprendi nesta jornada: a importância de entender o negócio por trás dos dados.

Como aspirantes a cientistas de dados, é fácil nos perdermos no mundo das ferramentas, bibliotecas e algoritmos. Criar dashboards bonitos e visualizações complexas é empolgante, mas sem uma compreensão sólida do contexto do negócio, nossos insights podem perder o rumo. 🧭

A análise de dados deve ir além da estética. Precisamos nos perguntar: "Quais são os desafios que a empresa enfrenta? Quais decisões precisam ser tomadas? Como os dados podem ajudar a encontrar soluções?".

Ao entender as necessidades do negócio, podemos direcionar nossas análises para responder às perguntas certas, gerar insights relevantes e, de fato, contribuir para o sucesso da empresa. 💪

Por Que a Adventure Works?

A escolha desse dataset foi estratégica. Os dados da Adventure Works, focados em vendas de laptops e fones de ouvido, me proporcionaram um desafio interessante para aprimorar minhas habilidades em Data Science. 💻🎧

Meu objetivo era ir além dos números brutos e extrair insights valiosos que pudessem auxiliar na tomada de decisões estratégicas. Imagine poder identificar os produtos mais rentáveis, as lojas com melhor desempenho e os clientes mais fiéis?

Visualizando o Caminho para o Sucesso:

Para transformar dados em conhecimento, a visualização é fundamental. Por isso, escolhi o Streamlit para criar um dashboard interativo e fácil de usar. Com ele, qualquer pessoa, mesmo sem conhecimento técnico, pode explorar os dados e descobrir padrões interessantes.

Desvendando os Insights:

Receita e Lucro ao Longo do Tempo: Através de gráficos de linha, pude visualizar a evolução mensal da receita e do lucro. Essa análise temporal é crucial para identificar tendências, sazonalidades e oportunidades de crescimento. Observando os picos e quedas, a empresa pode ajustar suas estratégias de marketing e vendas para maximizar seus resultados.

Gráfico de linhas da receita e lucro mensal e Gráfico de barras dos top produtos

Desvendando os Produtos Campeões: Com um gráfico de barras horizontal, destaquei os laptops e fones de ouvido mais vendidos e os que mais geram receita. Essa informação é crucial para o gerenciamento de estoque, campanhas de marketing e desenvolvimento de novos produtos.

Analisando o Valor de Venda por Produto: Utilizei um boxplot para visualizar a distribuição do valor de venda para cada modelo de laptop e fone de ouvido. Com ele, pude identificar a mediana, os quartis, a amplitude interquartil e possíveis outliers. Essa análise ajuda a entender a variação de preços, identificar produtos com maior potencial de lucro e detectar anomalias.

Boxplot do valor de venda por produto

Comparando o Desempenho das Lojas: Um gráfico de pizza me permitiu comparar a receita gerada por cada loja. Visualizando as fatias do gráfico, a empresa pode identificar as lojas com melhor desempenho, entender as diferenças regionais e direcionar investimentos de forma mais eficiente.

Gráfico de pizza da receita por loja

Conhecendo os Clientes Mais Valiosos:** Com um gráfico de barras vertical, destaquei os 10 clientes que mais contribuíram para a receita da empresa. Identificar os clientes mais fiéis é essencial para criar programas de fidelidade, oferecer produtos e serviços personalizados e fortalecer o relacionamento com esse público.

Gráfico de barras dos top clientes

Compartilhando a Força:

Para que todos possam explorar essa análise, disponibilizei o dashboard online:

Acesse e explore os dados: https://dioadventureworks.streamlit.app/

Para que você possa entender um pouco do código que usei, acesse o repositório do projeto:

Acesse o repositório com todo o material usado para criar o aplicativo na nuvem: https://github.com/enps2015/DioAdventureWorks

Conclusões Jedi:

Com este projeto, pude comprovar o poder da Data Science para transformar dados brutos em insights acionáveis. A análise exploratória, combinada com visualizações interativas, é uma ferramenta poderosa para entender o desempenho de um negócio e tomar decisões mais estratégicas.

Se você está começando no mundo dos dados, inspire-se nesta aventura! Explore, experimente e, o mais importante: divirta-se! A Força dos Dados está com você! 🚀