Do caos à clareza: um projeto de Análise de Dados de ponta a ponta. ☕
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- #Estrutura de dados
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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!
Queria saber as etapas gerais de um projeot de dados há um tempo, obrigada por compartilhar com a gente!
Parabéns pelo artigo e projeto, sucesso para ti!
GC
Muito boa pergunta! O maior desafio na minha visão é entender o que o público alvo já sabe, e o que ele precisa saber. Então ao criar uma dashboard, precisamos ter em mente que estamos respondendo a uma pergunta ou resolvendo um problema. Não apenas mostrando dados e métricas. De nada adianta uma boa análise, se ela for confusa para quem precisa entender. Normalmente menos é mais
Excelente, Gabriel! Que artigo incrível e super completo sobre o seu projeto "Código com Café"! É fascinante ver como você aborda o tema, mostrando que o caos dos dados brutos (o dataset "sujo") pode ser transformado em clareza e insights estratégicos com um processo analítico de ponta a ponta.
Você demonstrou um domínio claro das ferramentas essenciais: Python/Pandas (para Limpeza/ETL), Jupyter/Plotly (para Análise Exploratória - EDA) e Streamlit (para o Dashboard acessível). Sua conclusão de que a ferramenta conta uma história e direciona a tomada de decisão é o insight mais valioso para a comunidade.
Qual você diria que é o maior desafio para um profissional ao criar um dashboard de vendas no Power BI com diferentes visões, em termos de balancear a quantidade de visuais com a clareza da mensagem, em vez de apenas focar em fazer o dashboard funcionar?