EDA de Vendas da Black Friday

Este repositório contém um Jupyter Notebook em Python para realizar uma Análise Exploratória de Dados (EDA) sobre o conjunto de dados de vendas da Black Friday.

O objetivo é compreender o comportamento de compra do cliente, especialmente em relação ao valor da compra, para diversos produtos de diferentes categorias. O conjunto de dados foi fornecido pela empresa de varejo "ABC Private Limited" e inclui informações sobre clientes, produtos e detalhes das compras do mês passado.

Histórico do Conjunto de Dados

A empresa "ABC Private Limited" compartilhou o resumo de compras de vários clientes para produtos de alto volume do mês passado. O conjunto de dados inclui os seguintes detalhes:

• Dados Demográficos do Cliente:

  • . Idade
  • .Sexo
  • .Estado Civil
  • .Tipo de Cidade
  • .Cidade Atual

• .Detalhes do Produto:

  • .ID do Produto

  • .Categoria do Produto

• .Detalhes da Compra:

  • . Valor Total da Compra do Mês Passado

Executando no Jupyter Notebook

1. Abra o Jupyter Notebook no diretório do script.

2. Abra o script no notebook e execute as células conforme necessário.

Análise Básica do Conjunto de Dados

O código realiza uma análise estatística descritiva do conjunto de dados, exibindo estatísticas resumidas para cada coluna.

• 1. Verificação de Valores Ausentes

     Identifica e imprime a contagem de valores ausentes por coluna no conjunto de dados.

• 2. Verificação de Valores Exclusivos

     Identifica e imprime a contagem de valores exclusivos por coluna no conjunto de dados.

• 3. Distribuição de Compras

     Exibe um histograma que representa a distribuição das compras no conjunto de dados.

• 4. Verificação de Outliers

     Utiliza um boxplot para identificar e imprimir os valores considerados outliers no conjunto de compras.

• 5. Análise por Gênero

     Apresenta um gráfico de barras que mostra o total de compras realizado por cada gênero.

• 6. Análise por Estado Civil

     Exibe um gráfico de barras representando o total de compras por estado civil.

• 7. Análise por Ocupação

     Mostra o total de compras realizado por cada ocupação através de um gráfico de barras.

• 8. Média de Compra por Ocupação

     Apresenta a média de compra para cada ocupação em um gráfico de barras.

• 9. Compras por Cidade

     Exibe um gráfico de barras representando o total de compras em cada categoria de cidade.

• 10. Compras por Faixa Etária

      Mostra o total de compras realizado em cada faixa etária através de um gráfico de barras.

Nota

Antes de executar o script, certifique-se de ter o arquivo CSV correto no mesmo diretório e caso necessário ajuste o caminho na linha df = pd.read_csv().

Kaggle Dataset

Este projeto utiliza o conjunto de dados disponível no Kaggle. Você pode encontrar o conjunto de dados aqui.