Este projeto tem como objetivo praticar e consolidar conhecimentos na área de análise de dados, utilizando dados de uma cafeteria fictícia que opera em três locais em Nova York. O projeto visa analisar as transações da cafeteria, identificar insights sobre o comportamento de compra dos clientes, e fornecer recomendações para apoiar as decisões de negócios da empresa.
A proprietária da cafeteria nos procurou para ajudar nas decisões estratégicas, a partir da análise de dados. O foco do projeto é:
- Analisar o comportamento de compra dos clientes, como o impacto da localização da loja e os produtos mais vendidos.
- Fornecer insights sobre o desempenho de vendas, identificando padrões de consumo.
- Apoiar a otimização de preços, promoções e estoques com base nas transações.
Os dados utilizados no projeto contêm informações sobre as transações realizadas nas lojas da cafeteria. As variáveis presentes no dataset incluem:
- transaction_id: ID único da transação
- transaction_date: Data da transação
- transaction_time: Hora da transação
- transaction_qty: Quantidade de itens vendidos
- store_id: ID da loja onde a transação ocorreu
- store_location: Localização da loja
- product_id: ID único do produto
- unit_price: Preço unitário do produto
- product_category: Categoria do produto
- product_type: Tipo de produto
- product_detail: Detalhamento do produto
- Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn) - para análise de dados e visualizações.
- Power BI - para criação de dashboards e relatórios interativos.
- GitHub - para versionamento e compartilhamento do projeto.
- coffee_shop_sales.ipynb
notebook utilizado na analise
- coffee shop sales.xlsx
arquivo utilizado no formato excel
- coffee_shop_sales_dash.pbix
dashboard feito com Power BI
- README.md
O arquivo do dashboard está disponível. Para visualizar, abra o arquivo no Power BI Desktop e explore os gráficos interativos.
Esse projeto é licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.