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Projeto 01 — Análise Exploratória de Vendas

Projeto acadêmico desenvolvido no curso de Ciência de Dados e Machine Learning (CEUB).

Objetivo

Realizar uma Análise Exploratória de Dados (EDA) sobre um conjunto fictício de vendas de uma rede de varejo, identificando padrões de receita, sazonalidade, performance por categoria e top produtos.

Conceitos Aplicados

• Carregamento e inspeção de dados com Pandas
• Estatística descritiva (média, mediana, desvio padrão, quartis)
• Tratamento de valores ausentes e tipos de dado
• Agrupamento e agregação (groupby)
• Visualização com Matplotlib e Seaborn
• Geração de relatório textual com insights

Estrutura

01-analise-exploratoria-vendas/
├── README.md
├── requirements.txt
├── analise.py              # Script principal
└── data/
    └── vendas.csv          # Dataset fictício (gerado pelo script)

Como Executar

# 1. Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

# 2. Execute o script
python analise.py

O script irá:

1. Gerar o dataset data/vendas.csv (caso não exista)
2. Carregar os dados
3. Imprimir estatísticas descritivas no terminal
4. Salvar 3 gráficos PNG na própria pasta do projeto

Resultados Esperados

Ao final da execução, você verá no terminal:

• Resumo do dataset (linhas, colunas, tipos)
• Faturamento total e médio por categoria
• Top 5 produtos por receita
• Mês com maior faturamento

E na pasta do projeto:

• grafico_01_receita_por_categoria.png
• grafico_02_top_produtos.png
• grafico_03_receita_por_mes.png

Tecnologias

Ferramenta	Versão	Função
Python	3.10+	Linguagem base
Pandas	2.x	Manipulação de dados
NumPy	1.x	Operações numéricas
Matplotlib	3.x	Visualização base
Seaborn	0.13+	Visualização estatística

Aprendizados

Este projeto consolida fundamentos de EDA, que é o primeiro passo de qualquer análise de dados séria. A leitura crítica das estatísticas descritivas e dos gráficos permite formular hipóteses que orientam a modelagem posterior.

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Autor: Lucca Mariz · GitHub · LinkedIn

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