Análise de Dados – iFood (Cenário Fictício)

Este repositório contém uma análise de dados desenvolvida em Python e PySpark com foco em otimização de receita no modelo de Food Delivery.

A análise simula cenários de ajuste de comissão para restaurantes de alto AOV que operam no plano Full Service – Área Completa, com o objetivo de reduzir o percentual de comissão cobrado sem comprometer a receita absoluta mensal da plataforma, mantendo a penetração da logística completa entre os restaurantes já cadastrados.

Os arquivos disponíveis incluem:

• Código da análise em Python e PySpark
• Apresentação executiva com os resultados e direcionamentos estratégicos

Tecnologias utilizadas

• Python
• PySpark
• Google Colab