Este repositório documenta o processo de análise de dados de vendas de quatro diferentes lojas, com o objetivo de avaliar o desempenho de cada uma e fornecer uma recomendação fundamentada sobre qual loja seria a mais indicada para ser vendida.
A análise abrange diversas métricas de negócio, incluindo:
- Faturamento total por loja.
- Volume de vendas por categoria de produto.
- Média de avaliações de clientes por loja.
- Produtos mais e menos vendidos.
- Frete médio associado às vendas.
- Distribuição geográfica das vendas.
O projeto utiliza a biblioteca pandas para manipulação e análise de dados e matplotlib para visualização, tudo documentado em um notebook interativo.
A análise completa, incluindo todos os códigos-fonte, os resultados numéricos de cada etapa, os gráficos gerados e o relatório final detalhado com a justificativa completa para a recomendação de venda, encontra-se no notebook Jupyter (.ipynb) principal do projeto.
Clique no link abaixo para acessar o relatório completo:
Acessar Relatório de Análise Completa
Estrutura do Repositório:
base-de-dados/: Contém os arquivos CSV originais com os dados de vendas das lojas.tratativas/: Contém os notebooks Jupyter desenvolvidos para a análise.README.md: Este arquivo, fornecendo uma visão geral do projeto.
Como Visualizar e Executar:
Você pode visualizar o conteúdo do notebook diretamente no GitHub clicando no link acima. Para executar a análise ou explorar os dados de forma interativa, clone este repositório e abra o arquivo .ipynb em um ambiente que suporte Jupyter Notebooks (como VS Code com a extensão Python/Jupyter, Google Colab, ou Jupyter Notebook/Lab).