Análise de Transações Comerciais

Descrição do Projeto

Este projeto tem como objetivo analisar um conjunto de dados de transações comerciais para identificar padrões, realizar análise exploratória de dados (EDA) e desenvolver modelos preditivos que possam oferecer insights comerciais valiosos. A análise abrange dados de vendas, clientes e produtos, com o intuito de otimizar decisões comerciais e melhorar a estratégia de vendas.

Objetivo

• Exploração e análise dos dados de transações comerciais.
• Desenvolvimento de modelos preditivos para prever vendas ou identificar padrões comportamentais de clientes.
• Proporcionar insights estratégicos para melhorar o relacionamento com os clientes e otimizar as operações de vendas.

Estrutura dos Dados

O conjunto de dados contém as seguintes colunas:

• InvoiceNo: Número da fatura da transação.
• StockCode: Código do produto.
• Description: Descrição do produto.
• Quantity: Quantidade de itens comprados.
• InvoiceDate: Data da fatura.
• UnitPrice: Preço unitário do produto.
• CustomerID: Identificador do cliente.
• Country: País do cliente.
• TotalPrice: Preço total da transação (calculado).

Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/Ogarit/analise_transacoes_comerciais.git
   cd analise_transacoes_comerciais

2. Crie e ative um ambiente virtual:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # No Windows, use `venv\Scripts\activate`

3. Instale as dependências necessárias:

   pip install -r requirements.txt
   

Como Usar

1. Abra o Jupyter Notebook para explorar a análise de dados e os modelos preditivos:

   jupyter notebook analise_transacoes_comerciais.ipynb

2. No notebook, você encontrará as seguintes etapas de análise:
   • Carregamento e limpeza dos dados.
   • Análise exploratória de dados (EDA).
   • Criação e treinamento de modelos preditivos (como regressão ou classificação).
   • Avaliação de modelos e interpretação dos resultados.

Conclusão

Este projeto oferece uma visão abrangente do processo de análise de dados comerciais, desde a limpeza dos dados até a construção de modelos preditivos. Os insights obtidos podem ser aplicados para otimizar estratégias de vendas, melhorar o atendimento ao cliente e aumentar a rentabilidade. Contribuições são bem-vindas para aprimorar a análise e os modelos.