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Análise de vendas utilizando Python, pandas, numpy, matplotlib e seaborn. O projeto visa explorar um dataset de vendas para responder a perguntas de negócios, como distribuições de vendas por cidade, segmento, categoria e descontos. Desenvolvido como parte da formação da Data Science Academy.

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Análise de Vendas - Projeto 2 - Data Science Academy

Este repositório contém uma análise de dados de vendas, utilizando Python e as bibliotecas pandas, numpy, matplotlib e seaborn. O objetivo é explorar um dataset de vendas e responder as perguntas de negócios para a análise de desempenho de vendas.

Perguntas de Negócio

1. Qual cidade com maior valor de venda de produtos da categoria 'Office Supplies'?

2. Qual o total de vendas por data do pedido?

3. Qual o total de vendas por estado?

4. Quais são as 10 cidades com maior total de vendas?

5. Qual segmento teve o maior total de vendas?

6. Qual o total de vendas por segmento e por ano?

7. Quantas vendas receberiam 15% de desconto?

8. Qual seria a média do valor de venda antes e depois do desconto de 15%?

9. Qual a média de vendas por segmento, por ano e por mês?

10. Qual o total de vendas por categoria e subcategoria, considerando somente as top 12 subcategorias?

Bibliotecas Utilizadas

  • pandas: Para manipulação e análise de dados.
  • numpy: Para operações numéricas e de agregação.
  • matplotlib: Para visualização gráfica dos dados.
  • seaborn: Para visualização gráfica aprimorada e análises estatísticas.

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Análise de vendas utilizando Python, pandas, numpy, matplotlib e seaborn. O projeto visa explorar um dataset de vendas para responder a perguntas de negócios, como distribuições de vendas por cidade, segmento, categoria e descontos. Desenvolvido como parte da formação da Data Science Academy.

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