Aprenda a analisar dados de vendas utilizando o Phyton

Neste vídeo rápido apresento uma super novidade que é o campo de código em nosso Blog, que foi criado para facilitar a sua experiência ao lidar com códigos de programação.

Neste link você acessa o código diretamente em um post no nosso Blog.

Nesta vídeo aula ensino vocês o procedimento para copiar e acessar os arquivos necessários no curso:

1 - Código no Colab

2 - Base de dados.

Para isso vocês precisam acessar o link abaixo onde compartilho os arquivos no Google Drive.

https://drive.google.com/drive/folders/1_GogH03cuIsqwFDmNV0fqdoZ_eybcXH_?usp=drive_link

Caso vocês não consigam acessar o código por aqui, tentem utilizar o arquivo desta aula.

Este recurso exclusivo foi desenvolvido com um objetivo em mente: impulsionar o seu aprendizado e proporcionar uma compreensão profunda das técnicas fundamentais de análise de dados. Ao mergulhar neste material adicional, você estará não apenas expandindo seus conhecimentos, mas também adquirindo as habilidades necessárias para enfrentar desafios complexos no mundo real.

Aproveite os artigos e e-books abaixo para melhorar seus conhecimentos de análise de dados de vendas no Phyton.

Visualizaremos o total de vendas para cada produto usando um gráfico de barras.

Exemplo de Insight: Identificação dos produtos mais populares e menos populares, orientando decisões de estoque e promoções.

Usaremos um gráfico de pizza para mostrar a proporção de vendas que cada mês representa no total.

Exemplo de Insight: Identificação de sazonalidades e variações mensais nas vendas, orientando estratégias de marketing e planejamento de recurso

Visualizaremos a média de vendas entre diferentes cidades usando um gráfico de barras horizontais.

Exemplo de Insight: Identificação das cidades com as maiores e menores médias de vendas, indicando oportunidades de expansão e áreas para focar esforços de marketing.

Usaremos um gráfico de linha para mostrar a tendência de vendas ao longo do tempo, geralmente por mês ou ano.

Exemplo de Insight: Identificação de padrões de crescimento, estagnação ou declínio nas vendas, orientando previsões futuras e estratégias de negócio.

Visualizaremos a distribuição das vendas ao longo do dia usando um histograma.

Exemplo de Insight: Identificação dos horários de pico e de baixa atividade de vendas, orientando a programação da equipe de vendas e estratégias de promoção.

Claro! A biblioteca Folium é uma ferramenta em Python que permite a visualização interativa de dados geoespaciais em mapas. Ela utiliza a biblioteca Leaflet.js para criar mapas interativos diretamente no navegador da web.

Com o Folium, você pode facilmente criar mapas com diferentes camadas, marcadores, pop-ups e muito mais, tudo isso com uma sintaxe simples e intuitiva.

Em resumo, o uso de mapas para visualizar dados de vendas com o Folium pode ajudar a identificar padrões, entender o contexto espacial e comunicar insights de forma eficaz.