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📦 Curva ABC com Python - Estoque de Papelaria

Este projeto apresenta uma simulação completa da aplicação da Curva ABC para otimização de estoques, utilizando dados fictícios de uma papelaria. É ideal para estudantes, analistas, profissionais de logística e professores que desejam entender como Python pode ser uma ferramenta poderosa na gestão de estoques.


📋 Objetivo

O objetivo é classificar os produtos com base no valor total de vendas, seguindo o princípio da Curva ABC:

  • Classe A: Itens mais relevantes (≈ 80% do valor)
  • Classe B: Itens intermediários (≈ 15%)
  • Classe C: Itens menos representativos (≈ 5%)

📂 Estrutura dos Dados

A base de dados contém os seguintes campos:

  • Produto: nome do item
  • Qtd_vendida: quantidade total vendida
  • Preco_unitario: valor unitário de venda

🐍 Bibliotecas utilizadas

pandas

  • Utilizada para estruturar e manipular os dados em formato de tabela (DataFrame).
  • Permite calcular o valor total por item (Qtd_vendida * Preco_unitario).
  • Facilita a ordenação, cálculo de percentuais acumulados e classificação ABC.

matplotlib.pyplot

  • Usada para criação de gráficos simples e visuais.
  • Permite criar gráficos de barras mostrando o faturamento por produto.

seaborn

  • Biblioteca complementar ao Matplotlib com foco em visualização estatística.
  • Foi usada para colorir as barras conforme a classe ABC.

🔎 Etapas do Código

  1. Criação dos dados simulados: dicionário contendo produtos, quantidades e preços.
  2. Cálculo do valor total: Qtd_vendida * Preco_unitario.
  3. Ordenação decrescente: para identificar os maiores contribuintes de faturamento.
  4. Cálculo do percentual acumulado: para determinar a posição relativa de cada item.
  5. Classificação ABC:
    • Até 80%: Classe A
    • 80–95%: Classe B
    • Acima de 95%: Classe C
  6. Visualização gráfica: gráfico de barras colorido com base nas classes.

📊 Exemplo do gráfico gerado

  • O gráfico mostra a contribuição de cada produto para o valor total de vendas.
  • As cores representam a classe ABC, facilitando a leitura visual.

✅ Resultados

  • Identificação clara dos produtos que merecem prioridade na reposição.
  • Redução de capital parado com produtos de baixa movimentação.
  • Suporte à tomada de decisão em pequenos negócios com base em dados.

🧠 Sugestões de uso

  • Adapte os dados para sua realidade (planilhas, sistemas, etc).
  • Use este projeto como base para aulas, treinamentos ou análises reais.
  • Combine com OpenPyXL ou Dash para criar dashboards automatizados.

📅 Última atualização

30/07/2025


Desenvolvido por logdev-hub | 🚀 Contribuições são bem-vindas!

About

📦 Análise de Curva ABC com Python aplicada a um cenário real de estoque de papelaria.

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