Este projeto tem como objetivo realizar uma análise comparativa entre quatro lojas fictícias para auxiliar na tomada de decisão sobre qual delas deve ser vendida, com base em dados de vendas, avaliações de clientes, categorias de produtos, produtos mais e menos vendidos e custos médios de frete.
O projeto foi desenvolvido como parte de um estudo prático de análise de dados no varejo, utilizando Python e bibliotecas como Pandas e Matplotlib, com foco em transformar dados brutos em insights estratégicos para o negócio.
- Análise de Faturamento Total
- Distribuição de Vendas por Categoria de Produto
- Média de Avaliação dos Clientes por Loja
- Produtos mais e menos vendidos
- Cálculo do Frete Médio por Loja
- Visualizações gráficas comparativas
- Recomendação final de qual loja deve ser vendida com justificativa detalhada
- Python 3.x
- Pandas
- Matplotlib
- Google Colab
Com base nos dados analisados, a recomendação final foi vender a Loja 4, por apresentar o pior desempenho geral: menor faturamento, avaliação apenas mediana e frete baixo que não se converteu em vantagem competitiva. A decisão foi apoiada por gráficos e métricas que compararam todas as lojas em diferentes aspectos.
O projeto conta com gráficos para ilustrar:
- Comparação de faturamento e frete entre as lojas
- Participação das categorias de produto
- Avaliações vs faturamento
- Produtos mais vendidos por loja
O relatório final está incluído no notebook e traz uma síntese completa das análises, justificando de forma clara e objetiva a escolha da loja a ser vendida.
- Clone o repositório:
git clone https://github.com/EveAlamin/AnaliseDeLojas.git