Objetivo:

A análise de churn (evasão de clientes) é essencial para empresas que atuam em mercados competitivos, especialmente no setor de telecomunicações. O objetivo principal é identificar os fatores que mais influenciam o churn e apresentar os resultados de forma clara, visual e orientada ao negócio. 

Confira o aquivo:

Dataset Telco

Sobre o dataset:

• Fonte: Kaggle.

• Contêm informações sobre uma empresa fictícia que forneceu serviços de telefonia fixa e internet para 7.043 clientes na Califórnia.

Ferramentas utilizadas:

• Excel

  • Limpeza e preparação dos dados.

  • Criação de tabelas dinâmicas.

  • Construção de gráficos.

  • Criação de colunas derivadas, como:

• Status do Cliente: Churn vs Ativo.

• Transformações úteis para tabelas dinâmicas.

Análise e geração de insights:

• Clientes com pelo menos 3 meses apresentam maior probabilidade de retenção.

• Churn despenca após os primeiros meses de uso.

• Eletronic Check é o método de pagamento mais utilizado.

• Electronic Check apresenta uma taxa de churn quase 3x maior que outros métodos de pagamento.

• Em todos os serviços avaliados, clientes que contrataram o serviço possuem uma taxa de churn menor do que os que não contrataram.

Objetivo:

Investigar padrões entre o percentual de desconto aplicado em produtos da Amazon e suas avaliações (pontuação média e quantidade de reviews), aplicando testes estatísticos, buscando insights sobre como promoções podem influenciar o comportamento dos consumidores e a percepção de qualidade.

Confira os aquivos:

Dataset

Notebook

Sobre o dataset:

• Fonte: Kaggle.

• Dados de produtos listados na Amazon.

Ferramentas utilizadas:

• Python

  • Pandas

  • Matplotlib

  • Seaborn

  • Scipy

• Jupyter Notebook

Etapas de análise:

1. Preparação e limpeza dos dados:

• Tratamento de valores nulos.

• Correção de formatos numéricos.

2. Exploração inicial:

• Estatísticas descritivas.

• Distribuição do preço com desconto.

• Distribuição do preço original.

• Distribuição do percentual de desconto.

• Distribuição das avaliações.

3. Análise principal:

• Categorias com melhores avaliações.

• Produtos com melhores avaliações.

• Testes de normalidade.

• Correlação desconto x rating.

• Correlação desconto x número de reviews.

Objetivo:

Este dashboard foi desenvolvido para a Opuline, uma empresa fictícia do setor de cosméticos que atua em toda a América do Sul, com forte presença no Brasil. O objetivo da análise é fornecer uma visão completa do desempenho comercial entre 2021 e 2025, permitindo identificar tendências, acompanhar metas e entender o comportamento das vendas por região, categoria e produto. 

Confira o arquivo:

Dashboard

Ferramenta utilizada:

• Power Bi

  • DAX

Principais KPIs:

O painel apresenta indicadores estratégicos para monitoramento de performance:

• Faturamento Total
  Soma de toda a receita gerada no período.

•  Itens Vendidos
  Quantidade total de unidades comercializadas.

• S2D (Ship to Door)
  Indicador que representa o desempenho do canal de entregas da empresa.

Visualizações do dashboard:

Receita ao longo do tempo (2021–2025) – Gráfico de linhas

Exibe a evolução da receita anual e mensal, permitindo observar tendências, sazonalidade e picos de vendas.

Mapa de vendas por localidade

Mostra a distribuição geográfica das vendas na América do Sul, destacando regiões com maior participação — com especial foco no mercado brasileiro.

Vendas por origem, marca ou categoria – Barras clusterizadas

Compara o volume de vendas conforme:

• Origem das vendas (canal)

• Marcas da empresa

• Categorias de produtos (máscaras hidratantes, cremes, perfumes, desodorantes etc.)

Vendas por produto – Barras empilhadas

Mostra o desempenho individual de cada produto, facilitando a identificação dos mais vendidos e daqueles com baixa rotatividade.

Dispersão de vendas por categoria – Scatter Plot

Analisa a distribuição das vendas por categoria, permitindo identificar padrões e oportunidades.

Objetivo:

Dashboard desenvolvido para a Livraria Buscante, uma empresa fictícia que atua em todo Brasil. O objetivo desta análise é um monitoriamento estrégico sobre as vendas, acessos e perfis de clientes com foco em descobrir padrões e gerar insights acionáveis. 

Confira o arquivo:

Buscante

Ferramenta utilizada:

• Power Bi

  • DAX

Principais KPIs:

• Assinaturas inativas

• Média de acessos

• Meta de vendas

Visualizações do dashboard:

Filtro de Cidades

• Permite refinar todos os gráficos simultaneamente para analisar regiões específicas.

Gráfico de Área – Evolução dos Acessos ao Longo do Ano

• Permite visualizar tendências e picos de tráfego.

• Evidencia quais meses tiveram crescimento ou queda.

• Ajuda a identificar fatores sazonais importantes, como campanhas, feriados ou lançamentos.
  
  

Gráfico de barras empilhadas – Lista de livros disponíveis

Indicador – Progresso da Meta 

• Mostra o quanto das metas de vendas já foi atingido e o quanto ainda falta, ajudando gestores a avaliar performance atual. 

Cartão – Total vendido

• Complementa o gráfico da meta, trazendo o número absoluto. 

Gráfico de linha – Vendas semana a semana

• Crescimento ou queda ao longo das semanas

• Picos de vendas

• Semanas mais fracas

• Tendências reais de evolução

Cartões – Idade média, profissão mais frequente e meio de contato preferido

• Resumo rápido do perfil do cliente.

Mapa – Distribuição de clientes

• Representa visualmente as regiões com maior concentração de compradores.

• Ajuda a entender onde estão os clientes mais ativos e a planejar estégias locais.