Projetos em Microsoft Excel
Dashboard Vendas
Contexto
Este projeto visa solucionar a falta de visibilidade sobre a performance comercial e a rentabilidade de produtos. O objetivo foi transformar dados transacionais brutos em uma ferramenta de Business Intelligence (BI) dinâmica, permitindo monitorar o gap entre metas e receitas, além de identificar a volatilidade de vendas por consultor e categoria.
Objetivo do Projeto
O objetivo central foi desenvolver uma solução de monitoramento de vendas que permitisse a transição de uma visão estática para uma gestão orientada a resultados. O foco principal foi criar um ambiente onde a liderança pudesse identificar, em tempo real, quais consultores estão atingindo as metas, qual a rentabilidade por linha de produto (como VBA e Python) e onde estão os gargalos sazonais que afetam o faturamento anual da empresa.
Principais Análises
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Performance Meta vs. Realizado: Monitoramento mensal comparativo entre as metas estabelecidas e a receita gerada, destacando flutuações de desempenho ao longo do ano.
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Análise por Categoria de Produto: Identificação do faturamento detalhado por software/linguagem, permitindo visualizar a força de vendas de produtos como Excel, Power BI, Python e VBA.
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Ranking de Consultores (Top Performers): Visualização consolidada da receita por vendedor, acompanhada de gráficos de participação (pizza) que mostram a contribuição individual de cada um no resultado global.
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Matriz Vendedor vs. Produto: Cruzamento de dados para identificar especialistas em cada ferramenta, auxiliando na alocação estratégica de esforços de vendas e treinamentos.
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Análise Histórica e Sazonal: Filtros dinâmicos por ano (2019, 2020, 2021) para entender o comportamento das vendas e a evolução do faturamento no longo prazo.
Ferramenta utilizada
Tecnologia: Desenvolvido integralmente em Microsoft Excel, utilizando Power Query para ETL, Tabelas Dinâmicas para modelagem e elementos de visualização nativos para o dashboard final.
Diferenciais do projeto
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Visual Moderno e Limpo: O projeto utiliza um tema escuro (Dark Mode) com alto contraste, o que facilita a leitura rápida das métricas e dá um aspecto muito mais profissional e organizado ao relatório.
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Navegação Intuitiva: Implementação de menus de segmentação de dados que funcionam como filtros interativos, permitindo a transição rápida entre diferentes visões temporais e categorias.
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Layout Integrado: O uso de elementos agrupados e alinhados garante que os gráficos e cartões funcionem como uma peça única, evitando a poluição visual típica de planilhas comuns.
Conclusão
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Análise Meta vs. Receita: Identificação de sazonalidade negativa nos meses de Fevereiro e Abril, onde a receita ficou abaixo da meta estabelecida.
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Performance por Produto: Constatou-se que VBA (R$ 136.800,00) e Python (R$ 115.650,00) são os principais pilares de faturamento do período.
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Ranking de Vendedores: Gaya destaca-se como o Top Performer, atingindo um volume total de R$ 112.200,00.
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Gap de Metas: Identificação de vendedores específicos, como Marcello, que apresentam o maior distanciamento percentual das metas anuais.
Ações recomendadas
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Ajuste de Sazonalidade: Implementar campanhas de incentivo e cross-selling nos meses de baixa (Q1) para equilibrar a curva de receita anual.
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Treinamento Direcionado: Capacitar vendedores com baixo desempenho em produtos de alta margem (como Power BI), utilizando as técnicas dos líderes de vendas como referência.
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Foco em Produtos Voláteis: Criar estratégias de retenção para os produtos que apresentam maior oscilação de vendas, visando estabilizar a receita recorrente.
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Gestão por Indicadores: Utilizar o dashboard para reuniões de coaching individual, focando na recuperação de vendedores com maiores gaps de meta.
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Otimização de Mix de Produtos: Incentivar a venda combinada de produtos pilares (Excel/Power BI) com nichos específicos (VBA/Python) para aumentar o ticket médio.
Fonte dos dados
Base de dados transacional fictícia (simulada), desenvolvida para representar um cenário real de operações comerciais. O dataset compreende registros de vendas entre os anos de 2019 e 2021, contendo informações detalhadas sobre consultores, categorias de produtos (Excel, Power BI, Python, VBA), clientes, regiões e métricas de valores unitários vs. metas estabelecidas.
Book Inventory
Contexto
Este projeto surge da necessidade de organizar e catalogar um acervo pessoal de mais de 300 obras literárias. A falta de um registro centralizado dificultava o controle de investimentos, a identificação de lacunas por gênero literário e o acompanhamento do status de leitura. O objetivo foi transformar uma lista estática de livros em uma ferramenta de gestão de acervo dinâmica e visual.
Objetivo do Projeto
O objetivo central foi desenvolver uma solução de Business Intelligence aplicada à gestão de bibliotecas pessoais. O foco principal foi criar um ambiente onde o usuário pudesse monitorar, em tempo real, o valor total investido no acervo, a qualidade média das obras (através de avaliações), o crescimento histórico da coleção e a distribuição demográfica dos livros (idiomas e categorias).
Principais Análises
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Gestão de Inventário e Investimento: Monitoramento do volume total de livros e do capital financeiro alocado no acervo, incluindo métricas de investimento médio por obra.
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Distribuição por Gênero e Idioma: Identificação da predominância de gêneros (Romance e Espírita) e a diversidade linguística do acervo, destacando obras em Português e Inglês.
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Ranking de Qualidade (Melhores Avaliados): Visualização consolidada das obras com as maiores notas atribuídas, permitindo identificar rapidamente a "Elite da Estante".
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Análise Histórica e Sazonal: Gráfico de linha demonstrando a evolução das aquisições ao longo das décadas, permitindo entender os picos de crescimento do acervo (especialmente entre 2010 e 2014).
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Status de Leitura: Gráfico de rosca para acompanhamento do progresso das leituras, diferenciando livros lidos, em andamento e não lidos.
Ferramenta utilizada
Tecnologia: Desenvolvido integralmente em Microsoft Excel, utilizando Power Query para a limpeza e estruturação dos dados (ETL), Tabelas Dinâmicas para a modelagem das métricas e elementos de visualização nativos (Formas, Cartões e Gráficos) para a interface final.
Diferenciais do projeto
O projeto utiliza um design de UI/UX focado em dashboards "Dark Mode", otimizando a leitura e a hierarquia visual. Além disso, implementa técnicas de agrupamento de objetos e alinhamento à grade para garantir a integridade do layout e a facilidade de navegação.
Conclusão
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Perfil do Acervo: Constatou-se que o gênero "Romance" é o principal pilar da coleção, representando quase 40% das obras.
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Investimento: O acervo possui um valor de mercado superior a R$ 11.000,00, com obras raras (como Eustáquio) atingindo valores individuais significativos.
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Progresso de Leitura: O dashboard aponta que cerca de 48% do acervo já foi concluído, sinalizando uma oportunidade para focar nas obras com status "Não Lido".
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Longevidade: A presença de obras clássicas (como A Divina Comédia) demonstra a profundidade histórica da coleção.
Ações recomendadas
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Priorização de Leitura: Focar nas obras da seção "Melhores Avaliados" que ainda constam no status "Não Lido" ou "Lendo".
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Equilíbrio de Gêneros: Considerar a diversificação em categorias menos representadas (como Contos e Infantil) para equilibrar o mix da biblioteca.
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Controle de Aquisição: Utilizar a métrica de "Investimento Médio" para avaliar futuras compras e manter o crescimento do acervo dentro de uma faixa sustentável.
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Preservação de Obras Raras: Dar atenção especial de conservação aos "Top 5 livros mais caros" identificados no dashboard.
Fonte dos dados
Base de dados personalizada contendo o registro detalhado de 302 obras, incluindo colunas de Autor, Gênero, Idioma, Ano de Publicação, Preço de Aquisição, Status de Leitura e Avaliação Pessoal (Nota).