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.
Fonte dos dados
Base de dados transacional fictícia (simulada), contendo registros de vendas de 2019 a 2021. O dataset inclui informações de vendedores, clientes, regiões, produtos e valores unitários.
Preparação dos dados
Limpeza de Dados: Realizada via Power Query e fórmulas avançadas para corrigir datas inconsistentes, tratar valores nulos e padronizar formatos de texto. Foram criadas colunas calculadas de "Mês" e "Ano" para viabilizar a análise temporal.
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.
Conclusão
-
Análise Meta vs. Receita: Identificação de sazonalidade negativa nos meses de Fevereiro e Abril, onde a receita ficou abaixo da meta estabelecida.
-
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.
-
Ranking de Vendedores: Gaya destaca-se como o Top Performer, atingindo um volume total de R$ 112.200,00.
-
Gap de Metas: Identificação de vendedores específicos, como Marcello, que apresentam o maior distanciamento percentual das metas anuais.
Ações recomendadas
1. Ajuste de Sazonalidade: Implementar campanhas de incentivo e cross-selling nos meses de baixa (Q1) para equilibrar a curva de receita anual.
2. Treinamento Direcionado: Capacitar vendedores com baixo desempenho em produtos de alta margem (como Power BI), utilizando as técnicas dos líderes de vendas como referência.
3. Foco em Produtos Voláteis: Criar estratégias de retenção para os produtos que apresentam maior oscilação de vendas, visando estabilizar a receita recorrente.
4. Gestão por Indicadores: Utilizar o dashboard para reuniões de coaching individual, focando na recuperação de vendedores com maiores gaps de meta.
5. 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.
Gestão de Segurança Offshore
Contexto
Este projeto tem como objetivo analisar acidentes de trabalho em uma empresa offshore de produção, utilizando dados simulados com características realistas, visando identificar padrões, riscos e oportunidades de prevenção.
Fonte dos dados
Base de dados fictícia (simulada), construída para fins de estudo e portfólio, com base em padrões reais de acidentes de trabalho no setor offshore.
Preparação dos dados
Limpeza de Dados: Correção de inconsistências em registros para garantir a integridade da análise.
Ferramenta utilizada
Tecnologia: Desenvolvido em Microsoft Excel.
Conclusão
-
Vulnerabilidade Crítica: Identificação de alta incidência de acidentes por falta de uso adequado de EPIs.
-
Análise Temporal: Descoberta de variações sazonais que impactam o planejamento preventivo.
-
Setores de Risco: Mapeamento de áreas específicas com maior frequência de ocorrências graves.
-
Impacto Operacional: Métricas de Produtividade.
Ações recomendadas
1. Foco nos setores mais críticos: Implementar treinamentos e reforço de segurança nos setores que registraram maior número de acidentes, com monitoramento constante dos resultados.
2. Campanhas de conscientização sobre uso de EPI: Intensificar a comunicação e fiscalização do uso correto de EPIs, visando reduzir acidentes graves associados à sua não utilização.
3. Análise contínua da sazonalidade: Estabelecer monitoramento mensal dos acidentes para antecipar períodos de maior risco e planejar ações preventivas específicas.
4. Aprimoramento dos processos de trabalho: Revisar e adaptar procedimentos operacionais nas atividades associadas aos tipos de acidente mais frequentes e graves, para reduzir riscos.
5. Investimento em saúde ocupacional: Desenvolver programas para acompanhamento dos colaboradores afastados, visando retorno seguro e redução do tempo de afastamento.
Essas ações, fundamentadas na análise dos dados, podem contribuir para a redução dos acidentes, melhoria da segurança no ambiente offshore e otimização dos recursos da empresa.
Fases do projeto
A. Base de Dados Operacional: Dataset inicial contendo os registros de incidentes offshore. A etapa de tratamento focou na correção de numeração de registros e padronização de categorias de risco, eliminando ruídos que poderiam comprometer a precisão dos indicadores de segurança.
B. Base de Dados Tratada (Clean Data): Nesta etapa, apliquei o tratamento de dados via Power Query para garantir a precisão da análise de riscos. O processo incluiu a remoção de duplicatas, a padronização de categorias de acidentes e a formatação rigorosa de campos de data e gravidade, estruturando uma base sólida para a geração de KPIs de segurança.
C. Análise (Tabelas Dinâmicas)
Utilizei Tabelas Dinâmicas para modelar os dados de segurança e extrair métricas críticas de operação. Nesta etapa, os dados foram agregados para calcular o índice de acidentes por setor, a gravidade das ocorrências (Dias de Afastamento) e a correlação entre o uso de EPIs e a taxa de incidentes. Essa modelagem foi essencial para estruturar os indicadores que alimentam o dashboard final.
D. Dashboard (Visualização Final)
O Dashboard foi desenvolvido como uma ferramenta de suporte à decisão, priorizando a clareza visual sobre indicadores críticos de risco. Utilizei gráficos de barras para frequência de acidentes, indicadores de severidade e segmentadores por unidade/setor. Essa interface permite que a gestão identifique instantaneamente áreas de perigo e direcione treinamentos e recursos para prevenir novas ocorrências
Este dashboard permite uma visão 360º da segurança operacional, transformando dados brutos em decisões estratégicas para a redução de acidentes offshore.