Este projeto simula um cenário de uma empresa comercial que realiza vendas recorrentes para clientes em diferentes regiões e deseja entender o comportamento das transações realizadas ao longo do tempo.
A empresa enfrenta desafios comuns de áreas comerciais e de inteligência de negócios, como:
- Identificar padrões de compra dos clientes
- Entender a concentração de vendas
- Garantir a qualidade dos dados utilizados para tomada de decisão
- Apoiar estratégias de vendas, retenção e relacionamento com clientes
Os dados representam registros de transações comerciais, incluindo volumes comprados, valores pagos, frequência de compras e informações geográficas, refletindo situações reais enfrentadas por equipes de análise de dados em ambientes corporativos.
O objetivo desta análise é explorar, limpar e estruturar os dados de transações comerciais para:
- Identificar padrões de comportamento dos clientes
- Avaliar a consistência e qualidade dos registros transacionais
- Gerar insights que apoiem decisões comerciais, como estratégias de retenção, segmentação de clientes e otimização de vendas
A análise busca garantir que os dados estejam confiáveis e prontos para uso estratégico, servindo como base para análises futuras mais avançadas.
As análises foram realizadas utilizando:
- Python (Pandas, NumPy) → limpeza, padronização, tratamento de valores inválidos e manipulação dos dados
- Matplotlib e Seaborn → visualização de padrões, distribuição de valores e identificação de tendências
- Jupyter Notebook → organização do fluxo analítico, documentação e reprodutibilidade do processo
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Foi identificado que os dados continham registros inconsistentes, como quantidades e preços negativos, além de faturas canceladas, evidenciando a necessidade de tratamento antes de qualquer análise estratégica.
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Uma parcela significativa dos registros inválidos estava associada a cancelamentos de transações, reforçando a importância de distinguir vendas efetivas de ajustes operacionais.
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A limpeza dos dados reduziu ruídos e permitiu construir uma base mais confiável, essencial para análises de faturamento, comportamento de clientes e desempenho comercial.
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A ausência de informações completas de alguns clientes indicou limitações na rastreabilidade do comportamento individual, impactando análises mais aprofundadas de relacionamento.
Com base nos insights obtidos, seria possível:
- Padronizar processos de registro de transações, reduzindo inconsistências e retrabalho operacional
- Separar claramente vendas efetivas de cancelamentos, garantindo análises comerciais mais precisas
- Direcionar estratégias de fidelização para clientes com maior volume e recorrência de compras
- Priorizar a qualidade dos dados como etapa fundamental antes de análises financeiras ou preditivas
- Utilizar a base tratada como fundação para análises futuras, como segmentação de clientes e avaliação de desempenho de vendas
Este projeto demonstra um fluxo completo de análise exploratória e preparação de dados, com foco em qualidade, coerência e aplicação prática em cenários empresariais. O trabalho reforça a importância de alinhar análise de dados com contexto de negócio, garantindo que os resultados gerados sejam relevantes, interpretáveis e acionáveis.
✔ Análise exploratória concluída ✔ Limpeza e padronização dos dados ✔ Base pronta para análises estratégicas futuras