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vitorhugo28/Alura_Store_BR

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📊 Challenge Data Science - Análise de Performance de Retalho

Este projeto foca na análise técnica de dados de quatro unidades de uma rede de retalho (AluraStore), utilizando Python e Pandas para suporte à decisão estratégica.

🛠️ Tecnologias e Ferramentas

  • Linguagem: Python 3.10
  • Bibliotecas: Pandas (Tratamento), Matplotlib/Seaborn (Visualização).
  • Ambiente: Google Colab.

📈 Etapas do Projeto

  1. ETL (Extract, Transform, Load): Importação automatizada de múltiplos ficheiros CSV via URL.
  2. Data Cleaning: Verificação de dados nulos e integridade das colunas.
  3. Análise Estatística: Cálculo de faturamento total, ticket médio de frete e rankings de produtos/categorias.
  4. Insights de Negócio: Cruzamento de métricas de logística vs. satisfação do cliente.

💡 Principais Descobertas

  • O faturamento total da rede ultrapassa os R$ 5,8 milhões.
  • Existe uma correlação negativa entre o custo do frete e a avaliação da loja.
  • A recomendação final foi o desinvestimento na Loja 4 devido ao baixo faturamento e baixo potencial de crescimento local.

📂 Como visualizar

O notebook principal contém toda a lógica de programação, desde a criação dos dicionários de dados até a geração dos gráficos de faturamento e participação de mercado.


Desenvolvido por: Vitor Hugo

About

Praticando Python para Data Science: Challenge Alura Store

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