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Postado em em 18 de julho de 2021

Introdução a Análise de Dados com Python

Nessa aula vamos dar uma introdução a Análise de Dados com Python para que você já tenha uma breve noção de como começar!

Caso prefira esse conteúdo no formato de vídeo-aula, assista ao vídeo abaixo ou acesse o nosso canal do YouTube!

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Resumo

Nessa aula nós vamos te mostrar a introdução a análise de dados com Python! Então se ainda não sabe nada, nós vamos te mostrar como funciona esse procedimento.

Para essa aula nós vamos utilizar a IDE do Jupyter e o pandas que é uma biblioteca excelente para essa parte de análise de dados.

Introdução a Análise de Dados com Python

Você já deve ter ouvido falar em análise de dados certo? Mas você sabe o que é e sabe como fazer isso no Python?

Se ainda não sabe, está no lugar certo, pois nessa aula nós vamos te mostrar um projeto de análise de dados para exemplificar como funciona esse procedimento.

E aí, vamos começar o aprendizado sobre análise de dados com Python?

Análise de Dados com Python e Pandas

Na aula de hoje nós vamos utilizar o Python para análise de dados e para isso vamos utilizar o Jupyter que é mais indicado por ter alguns recursos e facilidades para trabalhar com dataframes (que são como tabelas dentro do Python).

Caso você ainda não tenha o Jupyter instalado, nós temos uma publicação que mostra o passo a passo de instalação, basta clicar aqui!

Nós também vamos utilizar a biblioteca pandas, para que possamos utilizar os métodos do pandas para as análises de dados.

Essa biblioteca é a mais indicada para a parte de análise de dados, então você vai ouvir muito falar desse nome.

Ah e claro, não podemos deixar de falar sobre um post que temos sobre Introdução ao Pandas, então se tiver interesse pode acessar para conhecer ainda mais sobre essa biblioteca e seus métodos.

Agora que já fizemos as introduções vamos ao nosso desafio? Isso mesmo, um desafio, pois é isso que seria um projeto de análise de dados.

Análise de Dados (Desafio)
Análise de Dados (Desafio)

Para resolver esse desafio teremos que seguir alguns passos para poder chegar no resultado desejado.

Importando a base de dados
Importando a base de dados

Esse passo é muito importante, pois vamos importar base de dados para o Python, assim vamos poder iniciar a nossa análise de dados baseado nessas informações.

Esse passo é muito importante, pois com essa análise inicial você já tem uma noção do que se trata e quais as informações úteis você pode tirar dessa tabela.

Então podemos fazer uma análise mensal de produtos vendidos, análise das vendas por loja, análise das vendas por produto… São diversas possibilidades.

Soma do faturamento de vendas
Soma do faturamento de vendas

Aqui estamos fazendo a soma do valor total para ter o faturamento total de todas as lojas no ano de 2019.

Agora para uma análise um pouco mais detalhada, vamos verificar como esse faturamento total está dividido entre as lojas.

Análise de grupos (análise de vendas por loja)
Análise de grupos (análise de vendas por loja)

Aqui temos o cálculo de ID Loja e Valor Final, para que possamos agrupar (groupby) por loja as informações do valor final.

Assim teremos qual o faturamento de cada uma das lojas, dessa forma já teremos um panorama geral de como as lojas estão vendendo.

Aqui você pode até criar um percentual pegando esses valores e dividindo pelo valor total.

Claramente já podemos verificar que as vendas da loja Iguatemi Campinas possuem uma quantidade muito significativa nas vendas.

Análise de grupo (análise de produtos por loja)
Análise de grupo (análise de produtos por loja)

Agora vamos entrar em uma análise mais detalhada para que possamos ver como estão as vendas.

Já de cara podemos ver que temos um valor muito grande no produto Bermuda Liso, mas só a loja Iguatemi Campinas é que vende esse produto.

Então daqui já podemos analisar que esse é o produto que mais vende e só essa loja possui esse produto, ou seja, a grande parte do faturamento dessa loja é de apenas um único produto.

Então depois desses 4 passos já temos uma análise mais detalhada e já conseguimos tirar algumas conclusões, verificar os produtos que mais vendem.

Qual a variação das vendas em cada uma das lojas por produto, nesse caso podemos até verificar a possibilidade de acrescentar a Bermuda Liso em outras lojas para verificar a quantidade de venda.

Entre outras diversas análises que podemos fazer, mas tudo parte da importação da base de dados, do ajuste dos dados, tratamento quando for necessário e análises mais detalhada em grupos.

Como a empresa quer aumentar a venda podemos verificar o motivo desse produto que mais vende estar somente em uma loja, para verificar se é um lançamento, produto exclusivo, evento.

E tentar replicar esse mesmo produto ou evento nas outras lojas, isso já deve ter um efeito similar, ou seja, vamos ter uma quantidade de venda muito grande para esse novo produto em relação aos outros que já temos nas lojas.

Conclusão

Nessa aula tivemos uma demonstração da introdução a análise de dados no Python, é claro que cada análise vai ser diferente por termos diferentes informações.

Então é importante analisar os dados e entender o que o cliente quer para que possamos alinhas as informações com o resultado desejado.

Nesse caso o cliente queria aumentar as vendas e foi possível observar que havia um produto que estava faturando muito mais do que todas as outras lojas juntas.

Então esse é um ponto de muita atenção para que possamos verificar o que ocorreu e tentar replicar esse mesmo produto ou evento para tentar ter os mesmos resultados!

Agora é a sua vez de praticar e tentar fazer diferentes análises nesse mesmo arquivo! Lembrando que se tiver dúvidas em relação aos métodos utilizados pode acessar o nosso post sobre Introdução ao Pandas clicando aqui!

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