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❇️ Os arquivos deste repositório são as versões finais e corrigidas dos Desafios pelos quais passei durante a Formação em Dados para conclusão do curso.
Neste desafio, você deverá construir um painel gerencial para um e-commerce que almeja estudar as suas vendas e, assim, traçar a melhor estratégia para alavancar seus resultados.
- Card com Quantidade de Vendas;
- Card com Valor de Vendas s/ Frete;
- Card com Valor de Vendas c/ Frete;
- Card com Quantidade de Clientes;
- Card com Renda Média dos Clientes;
- Gráfico de Linha com Quantidade de Vendas por Mês;
- Gráfico de Linha com Valor Total de Vendas por Mês;
- Gráfico de Barras com Quantidade de Vendas por Categoria;
- Gráfico de Barras com Valor Total de Vendas por Categoria;
- Gráfico de Barras com Distribuição de Idade dos Clientes;
- Gráfico de Barras com Distribuição de Renda dos Clientes;
- Segmentação de Dados por Bandeira;
- Segmentação de Dados por Estado;
- Segmentação de Dados por Canal de Venda;
- Segmentação de Dados por Departamento;
- Segmentação de Dados por Idade;
- Segmentação de Dados por Faixa de Renda;
- Segmentação de Dados por Estado de Nascimento.
final\desafio1_dashboard.pbix
> Dashboard final criado no desafio;src\desafio1_dataset.xlsx
> Base de dados utilizada;- Nota: 100
- Certificação: Introdução a Modelo de Regressão Linear.
A empresa de Marketing Digital "X" precisa atingir uma meta ambiciosa neste trimestre e precisa identificar os melhores planos de ação para alcançá-la. Para isso, ela decidiu criar um dashboard no Power BI que permita acompanhar os principais indicadores de desempenho. Com esses dados, a equipe poderá avaliar o desempenho de cada campanha, identificar oportunidades de otimização e escolher os melhores planos de ação para alcançar a meta do quarter.
- Card com Receita Total;
- Card com Receita Média por Compra;
- Card com Visualizações na Página;
- Gráfico de Pizza com Usuários Ativos por Gênero;
- Gráfico de Pizza com Usuários Ativos por Plataforma;
- Gráfico de Barras com Número de Compradores por Origem;
- Gráfico de Barras com Número de Usuários por Cidade;
- Gráfico de Linha com Número de Compradores por Data;
- Gráfico de Linha com Percentual de Visualização por Data;
- Segmentação de Dados por Data.
final\desafio2_dashboard.pbix
> Dashboard final criado no desafio;src\desafio2_dataset.xlsx
> Base de dados utilizada;- Nota: 100
- Certificação: Análise de Dados com Excel e Power BI.
Suponha que você seja um analista de dados em uma empresa Edtech. Sua empresa está focada em acelerar seu crescimento aumentando o número de usuários cadastrados. Portanto, você foi solicitado a analisar vários aspectos da aquisição de clientes para ver o status do crescimento de novos usuários em sua empresa. Você construirá um dashboard utilizando SQL em busca de definir os próximos passos. Deverá utilizar as informações para estabelecer a estratégia da empresa para o próximo ano.
- Distribuição por Gênero;
- Leads por Escolaridade;
- Idade Média;
- % Médio Assistido por Idioma;
- Ligações Atendidas por Plataforma.
final\desafio3_presentation.pdf
> Apresentação com o dashboards e queries;- Nota: 100
- Certificação: SQL para Análise de Dados.
Uma empresa está investindo mensalmente em plataformas de publicidade online, como Youtube, Facebook e newspaper, para a prospecção de leads (pessoas interessadas em seus produtos). A fim de acompanhar o desempenho desses investimentos, a empresa registra todos os gastos com publicidade e todos os retornos de vendas gerados a partir desses investimentos. Para identificar os fatores que mais impactam na geração de leads, a empresa solicitou a análise de um especialista em dados. Além disso, a empresa busca criar um modelo de predição de valores para estimar o retorno de vendas que pode ser gerado a partir de um determinado investimento em publicidade.
- Análise Descritiva;
- Análise Exploratória;
- Modelagem;
- Cálculo da predição;
- Google Colab > Notebook Jupyter com o desenvolvimento do projeto;
src\desafio4_dataset.csv
> Base de dados utilizada;- Nota: 100
- Certificação: Python para Análise de Dados.