Projetos em Python
Pet Market Insights
Problema
Transformar registros brutos e desestruturados sobre uma população animal em conhecimento compreensível. O desafio central foi aplicar técnicas de EDA (Exploratory Data Analysis) para extrair insights valiosos sobre características físicas e demográficas, permitindo que empresas do setor pet tomem decisões baseadas em tendências reais de mercado e saúde.
Solução
Desenvolvimento de um pipeline de análise utilizando a linguagem Python para estruturação, limpeza e visualização de dados:
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Manipulação e Limpeza (Pandas): Carregamento de arquivos CSV, verificação de integridade e tratamento de dados nulos;
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Agregação Estruturada: Agrupamento de informações por categorias (raça e gênero) para viabilizar cálculos estatísticos
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Visualização Avançada: Implementação de técnicas de visualização bivariada para entender correlações entre variáveis.
Resultado
A análise materializou descobertas fundamentais através de três técnicas principais:
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Distribuição Etária: Uso de Histogramas para identificar a faixa de idade predominante, permitindo a segmentação de campanhas de saúde;
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Métricas de Peso por Raça: Gráficos de Barras que facilitam a identificação imediata de raças com tendência ao sobrepeso, auxiliando na padronização nutricional;
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Correlação de Pelagem e Gênero: Gráficos de Contagem que revelam preferências de adoção ou tendências de mercado baseadas na estética dos animais;
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Inteligência de Mercado: Cruzamento de dados para direcionar o marketing de produtos específicos para subgrupos identificados.
Ferramenta utilizada
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Python: Linguagem de programação para ciência de dados;
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Pandas: Biblioteca para manipulação e tratamento de dataframes;
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Matplotlib & Seaborn: Bibliotecas utilizadas para a criação de gráficos com alto rigor estético e clareza visual.
Fonte dos dados
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Dataset Público (Kaggle): Base de dados contendo registros detalhados sobre gatos (raça, idade, peso, cor e gênero).
Sales & Profit
Problema
Falta de clareza sobre o volume de vendas e o impacto financeiro real por categoria de produto em uma operação de varejo. O desafio era transformar uma lista bruta de transações em uma análise estratégica que permitisse identificar quais itens possuem maior giro de estoque e quais categorias são os pilares de faturamento da empresa.
Solução
Desenvolvimento de uma solução em Python focada em modelagem de dados e cálculos automáticos de performance comercial:
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Estruturação de Dados (Pandas): Criação de DataFrames para organizar e limpar a estrutura bruta das transações;
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Cálculos Automáticos: Geração de colunas calculadas de faturamento (Quantidade × Valor Unitário) para viabilizar a análise de peso financeiro por categoria;
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Visualização Técnica: Uso de paleta de cores coordenadas para facilitar a leitura de KPIs complexos, focando na estética profissional.
Resultado
A análise trouxe insights fundamentais para a saúde financeira do negócio:
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Identificação de Giro de Estoque: Constatou-se que a categoria de Acessórios (Teclados/Mouses) possui o maior volume de saída, sendo essencial para o fluxo de caixa diário;
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Dominância de Faturamento: Revelou que a categoria de Eletrônicos domina o faturamento total devido ao alto valor unitário e margem, apesar do menor volume de vendas;
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Estratégia de Upsell: Implementação de recomendações para oferecer acessórios no momento da compra de eletrônicos, otimizando o ticket médio;
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Gestão de Estoque: Definição de prioridades para reposição frequente de itens de alto giro, evitando rupturas de estoque.
Ferramenta utilizada
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Python: Tecnologia principal para o desenvolvimento integral do projeto;
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Pandas: Biblioteca utilizada para manipulação, limpeza e agregação dos dados;
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Matplotlib & Seaborn: Para a geração de gráficos com estética profissional e paletas coordenadas.
Fonte dos dados
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Base de Dados Operacional: Dataset simulando o fluxo de vendas de uma operação de varejo, contendo registros de produtos, quantidades, valores unitários e categorias.
