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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.