Projeto Apresentação executiva

 Olá, hoje venho mostrar meu segundo projeto do curso ciência de dados impressionador, o intuito dessa é apresentar os dados novamente. Caso queiram ver o código com toda parte de tratamento vou disponibilizar o link para esse repositório no Github. 

A base de dados desse projeto foi pega do Kaggle caso queiram reproduzir está no arquivo READ.me

Ao receber a base de dados foi proposto algumas perguntas que são: 

1.Como foi a venda nesse periodo?

2.Qual foi a categoria mais vendida?

3.Qual foi o item mais vendido?

1.

Primeiramente vamos analisar a venda por ano, de 2015 para 2016 tivemos um queda de aproximadamente 4,25% sendo a única queda nesse meio tempo, após essa pequena diminuição entrou numa cresente de vendas de aumentando 57,16 % aproximadamente do pior ano de vendas.

Após olhar ano a ano, decidimos olhar mês a mês a maioria segue um padrão crescente apesar de certas variações. 

Tem meses com alguns outliers como vemos em maio que tenho um pico no ano de 2017.

Não podemos tomar nenhuma conclusão por enquanto sobre o que ocasionou esse aumento. 

Outros 2 meses que chamam atenção aqui é setembro e outubro onde nos anos de 2015 e 2016 eles cairam muito de um mes para outro.

2.

 

Para responder a segunda pergunta foi separado as categorias em cada ano, sendo tecnologia a mais vendida exceto no ano de 2016, que Furniture a superou por 2k. 

Agora conseguimos entender que o que causou a queda no ano de 2016 foi principalmente office supplies. 

Em relação ao restante houve um crescimento gradual ao decorrer dos anos.

3.

Apesar da imagem ter ficado pequena caso queiram ver melhor está disponivel no github.

Para analisar os itens como ficaria inviável analisar todos acabei optando por selecionar só os 10 itens mais vendidos (claro se quisesse fazer uma análise mais aprofundada de porque cada categoria/ano teve um aumento ou regressão, seria necessário pegar mais itens).

Como podemos ver nessa amostra nem todos os itens existiam em todos os anos sendo uma possivel causa das variações de vendas.

Apesar de tudos isso a maioria deles são da categoria tecnologia, sendo o mais vendido a Canon image CLASS, com 62 k de vendas totais o que é mais que o dobro do segundo que teve apensa 27k.

CONCLUINDO

Para fazer uma análise mais especifica precisariamos de objetivos mais especificos o que o possivel surpevisor poderia nos ajudar, como o porque houve uma queda em 2016 será que tiramos algum produto que vendia bem? Mas como as perguntas foram genéricas as respostas acabam sendo tambem.

Apesar de ter sido um projeto que não envolveu tanta ciência de dados foi mais a análise, consegui tirar um insight importante para os futuros projetos, para ter algo especifico precisa de uma pergunta especifica, se não será genérico. Muitas vezes nós não sabemos ainda a pergunta, e temos que primeiro descobrir ela para depois descobrir a resposta (42).

"Eu posso não ter ido para onde eu pretendia ir, mas eu acho que acabei terminando onde eu pretendia estar." Douglas Adams.