Projetos em Python
Projeto: Dataset Gatos
Contexto
Este projeto demonstra a aplicação de Análise Exploratória de Dados (EDA) e visualização de informações utilizando a linguagem Python. O objetivo principal foi extrair insights valiosos e apresentar as características fundamentais de um conjunto de dados sobre gatos, transformando registros brutos em conhecimento compreensível.
Fonte dos dados
Base de dados pública obtida via Kaggle, contendo registros detalhados sobre gatos, incluindo variáveis como raça, idade, peso, cor e gênero.
Preparação dos dados
A estruturação e limpeza foram realizadas utilizando a biblioteca Pandas. O processo envolveu:
Manipulação e Organização: Carregamento do arquivo CSV e verificação da integridade dos dados.
Agregação: Agrupamento de informações por categorias (raça e gênero) para viabilizar as análises estatísticas.
Ferramenta utilizada
Ferramentas utilizadas:
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Tecnologia: Python.
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Bibliotecas: * Pandas: Para manipulação e tratamento de dados.
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Matplotlib & Seaborn: Para a criação e personalização estética dos gráficos, garantindo clareza visual e profissionalismo.
Conclusão
A análise foi materializada através de três técnicas distintas de visualização:
1. Distribuição de Idade (Histograma): Revela a frequência etária dos gatos, permitindo identificar a faixa de idade predominante na amostra.
2. Peso Médio por Raça (Gráfico de Barras): Facilita a comparação visual direta e a identificação imediata das raças mais pesadas e mais leves.
3. Análise por Cor e Gênero (Gráfico de Contagem): Uma análise bivariada que ajuda a entender a distribuição e possíveis correlações entre as cores da pelagem e o gênero dos animais.
Ações recomendadas
1. Segmentação de Cuidados: Utilizar a faixa etária predominante identificada no histograma para direcionar campanhas de saúde ou produtos específicos para essa idade.
2. Padronização Alimentar: Ajustar recomendações nutricionais com base no gráfico de peso médio por raça, focando em raças que tendem ao sobrepeso.
3. Análise de Mercado: Cruzar a distribuição de cores e gêneros para entender preferências de adoção ou tendências de mercado pet.
Análise: Vendas e Lucro
Contexto
Este projeto visa solucionar a falta de clareza sobre o volume de vendas e o impacto financeiro real por categoria de produto. O objetivo foi transformar uma lista bruta de transações em uma análise estratégica utilizando Python, permitindo identificar quais itens possuem maior giro de estoque e quais categorias são os pilares do faturamento total.
Fonte dos dados
Base de dados operacional contendo registros de produtos vendidos, quantidades e valores unitários, simulando o fluxo de vendas de uma operação de varejo.
Preparação dos dados
A estruturação e o tratamento foram realizados via Pandas, focando em:
Modelagem de Dados: Criação de DataFrames para organizar a estrutura bruta.
Cálculos Automáticos: Geração de colunas calculadas de faturamento (Quantidade × Valor Unitário) para viabilizar a análise de peso financeiro.
Ferramenta utilizada
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Tecnologia: Desenvolvido integralmente em Python.
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Bibliotecas: * Pandas: Para manipulação, limpeza e agregação dos dados.
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Matplotlib & Seaborn: Para a geração de gráficos com estética profissional e paleta de cores coordenadas, facilitando a leitura técnica.
Conclusão
A análise trouxe dois insights fundamentais através de visualizações distintas:
1. Giro de Estoque (Unidades Vendidas): Identificação de que a categoria de Acessórios (Teclados e Mouses) possui o maior volume de saída, sendo essencial para o fluxo de caixa diário.
2. Mix de Faturamento (Gráfico de Setores): Revelou que, apesar do menor volume de vendas, a categoria de Eletrônicos domina o faturamento total devido ao alto valor unitário, representando a maior margem do negócio.
Ações recomendadas
A análise trouxe dois insights fundamentais através de visualizações distintas:
1. Giro de Estoque (Unidades Vendidas): Identificação de que a categoria de Acessórios (Teclados e Mouses) possui o maior volume de saída, sendo essencial para o fluxo de caixa diário.
2. Mix de Faturamento (Gráfico de Setores): Revelou que, apesar do menor volume de vendas, a categoria de Eletrônicos domina o faturamento total devido ao alto valor unitário, representando a maior margem do negócio.
