Projeto com o propósito de simular o papel de engenheiros de dados em uma empresa de e-commerce, visando extrair insights valiosos para aprimorar as operações de negócios. A abordagem técnica incluirá a otimização da logística por meio da análise e processamento de grandes volumes de dados. Utilizaremos o conjunto de dados "Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist" para gerar insights valiosos para aprimorar as operações de negócios, otimizar a logística e melhorar a experiência do cliente.
O projeto será dividido em três etapas: Preparação dos dados: Nessa etapa, os dados serão importados, limpos e transformados para que possam ser analisados. Análise de dados: Nessa etapa, serão realizadas análises exploratórias e descritivas dos dados para identificar padrões e tendências. Visualização de dados: Nessa etapa, os insights gerados na etapa anterior serão apresentados de forma visual para facilitar a compreensão dos tomadores de decisão.
- Como os dados podem ser usados para melhorar a recomendação de produtos e personalizar a experiência do cliente? Para responder a essa questão, serão analisadas as seguintes variáveis:
- Histórico de compras dos clientes
- Produtos visualizados pelos clientes
- Itens adicionados ao carrinho pelos clientes
- Avaliações e comentários dos clientes
A partir dessas análises, será possível identificar produtos que os clientes provavelmente comprarão, bem como segmentar os clientes por interesses e preferências.
- Quais insights podem ser obtidos para otimizar a gestão de inventário e operações logísticas? Para responder a essa questão, serão analisadas as seguintes variáveis:
- Histórico de vendas
- Produtos mais vendidos
- Produtos com baixo giro
- Tempo de entrega
- Custos de transporte
- Taxas de devoluções
A partir dessas análises, será possível identificar produtos que estão se vendendo mal, otimizar o estoque e reduzir os custos logísticos.
- De que maneira a visualização de dados pode auxiliar na decisão estratégica e operacional? Para responder a essa questão, serão criadas visualizações dos insights gerados nas etapas anteriores. Essas visualizações serão utilizadas para comunicar os resultados do projeto aos tomadores de decisão.
Ao final do projeto, espera-se gerar os seguintes resultados:
- Melhorias na recomendação de produtos e personalização da experiência do cliente: Os insights gerados nesta etapa ajudarão a empresa a recomendar produtos mais relevantes para os clientes e a personalizar a experiência de compra de acordo com os interesses e preferências de cada cliente.
- Otimização da gestão de inventário e operações logísticas: Os insights gerados nesta etapa ajudarão a empresa a otimizar o estoque, reduzir os custos logísticos e melhorar o tempo de entrega.
- Melhoria da tomada de decisão estratégica e operacional: As visualizações de dados criadas nesta etapa ajudarão os tomadores de decisão a entender melhor o negócio e a tomar decisões mais assertivas.
O projeto será executado no período de um mês. O cronograma estimado é o seguinte: Semanas 1-2: Preparação dos dados Semanas 3-4: Análise de dados Semanas 5-6: Visualização de dados
Para executar o projeto, serão necessários os seguintes recursos: **Computador com processador Intel Core i5 ou superior **16 GB de RAM **Sistema operacional Windows ou macOS **Softwares Python ou PySpark Conjunto de dados "Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist"
Os participantes do projeto devem ter os seguintes requisitos técnicos: **Conhecimento básico de Python ou PySpark **Conhecimento básico de análise exploratória e descritiva de dados Conhecimento básico de visualização de dados
Este projeto é uma oportunidade para os participantes aplicarem seus conhecimentos em análise de dados para gerar insights valiosos para empresas de e-commerce.