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Nesse projeto, utilizei de técnicas de Machine Learning para realizar a Clusterização de Clientes de um dataset fictício. Após isso, foi criado um Dashboard pelo próprio Jupyter, Dash que foi publicado para o Power BI Service para poder ser aberto no Power BI Desktop para manipulação final.

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JoSEPHDev2022/Dash_Machine_Learning

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Machine-Learning com Power BI: Utilizando o Power BI em Conjunto com Python Para Criar Visualizações 📊

Objetivo 🎯

Nesse projeto, como parte de minha formação pela Data Science Academy, utilizei a linguagem Python com Scikit-Learn para criar um algoritimo de clusterização de dados utilizando IA. O objetivo era utilizar a linguagem Python dentro do Jupyter Notebook para aplicar técnicas de Machine-Learning aos dados, sendo possível a criação de Dashboards pelo Power BI dentro do Jupyter, graças a recente atualização fornecida pela Microsoft.

  • Dashboard criado dentro do Jupyter Notebook utilizando o novo pacote do Power BI:

Os dados coletados apontam o comportamento fictício de clientes, onde, utilizando de algoritimo de clusterização, dividimos esses clientes em 3 segmentos, o que possibilita uma melhor compreensão de seus comportamentos e hábitos de compra por parte da empresa.

Como o foco do projeto foi na compreensão e aplicação das técnicas de Machine-Learning (KMean), assim como na integração do Power BI com o Jupyter, o Dashboard final é relativamente simples, contendo apenas uma página de relatório com quatro gráficos.

Dashboard 🗺️

  • Dashboard Final após manipulação no Power BI Desktop:

Tecnologias Utilizadas 💻

Power Bi Visual Studio Code Pandas Matplotlib Jupyter Notebook Python scikit-learn

Conteúdos do Repositório 📁

Neste repositório, você vai encontrar:

Uma pasta chamada Dashboards que possui os arquivos brutos do report inicial gerado pelo Jupyter, clusters_report.pbix, assim como o Dashboard final (criado após manipulação pelo Power BI Desktop), clusters_report_final.pbix;

Uma pasta chamada Projeto Jupyter que contém o Notebook com a linguagem Python para procedimentos de Machine-Learning e plot inicial do Dashboard;

Uma pasta chamada Dados que contém o arquivo bruto incial dos dados, dados_clientes.csv, assim como o arquivo final criado após a clusterização, segmentos_clientes.csv.

Utilização e Avisos ⚠️

Como a utilização do pacote do Power BI pelo Python dentro do jupyter requer que o usuário possua conta coorporativa ou de estudante no Power BI, talvez você não seja capaz de executar as células no Jupyter Notebook report.ipynb para a criação do Dashboard. De qualquer forma, o Dashboard gerado pelo Jupyter já foi apresentado na seção de Objetivos deste README.

Contatos 📧

Quer me mandar uma mensagem? Tem dicas e conselhos de melhoria e aprimoramento do projeto? Você pode entrar em contato comigo por e-mail ou acessando meu perfil do LinkedIn, estou sempre por lá!

e-mail: jl_ferreira_16@hotmail.com

LinkedIn: LinkedIn

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Nesse projeto, utilizei de técnicas de Machine Learning para realizar a Clusterização de Clientes de um dataset fictício. Após isso, foi criado um Dashboard pelo próprio Jupyter, Dash que foi publicado para o Power BI Service para poder ser aberto no Power BI Desktop para manipulação final.

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