Do caos à clareza: um projeto de Análise de Dados de ponta a ponta. ☕
- #Planejamento e Organização
- #Estrutura de dados
- #Tratamento de Erros
- #Python
- #Jupyter
No meu novo projeto de portfólio, "Código com Café", enfrentei o desafio de transformar um dataset de vendas deliberadamente "sujo" — com milhares de inconsistências e dados faltantes — em insights estratégicos para um negócio.
Meu processo analítico envolveu:
- 🧹Limpeza e Pré-processamento (ETL): Tratamento de valores nulos e erros, recuperando mais de 90% dos registros problemáticos com Pandas.
- 📊 Análise Exploratória (EDA) com Jupyter: Utilização de Jupyter Notebooks para uma investigação a fundo dos dados, gerando visualizações interativas com Plotly para descobrir os padrões iniciais.
- 📈 Desenvolvimento de Dashboard: Construção de uma aplicação multi-página em Streamlit para apresentar os resultados de forma clara e acessível a stakeholders.
Principais Insights Gerados:
- Motor da Receita: Identifiquei os produtos-chave, mostrando que a receita dessa cafeteria é impulsionada pelo preço, não pelo volume.
- Padrões de Consumo: Analisei a diferença no consumo de produtos por canal ('na loja' vs 'para viagem'), revelando comportamentos distintos.
- Otimização Operacional: Descobri um forte padrão semanal de vendas, fornecendo dados para otimizar a escala de funcionários.
O resultado é uma ferramenta que não apenas mostra dados, mas conta uma história e direciona a tomada de decisão.
Estou buscando oportunidades na área de análise de dados onde posso aplicar essas habilidades para resolver problemas e gerar insights.
📊 Navegue pelo Dashboard Interativo: A experiência completa da análise, construída com Streamlit e Plotly.
🔧 Explore o Código-Fonte no GitHub: Todo o processo, desde a limpeza dos dados com Pandas até a estrutura do app, está disponível aqui.
Qualquer dúvida ou sugestão, é só deixar um comentário. Vou adorar saber sua opinião!
