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controle detalhado sobre cada aspecto da visualização.\n- **Pandas:** Biblioteca Python amplamente usada para manipulação e análise de dados, oferecendo estruturas de dados poderosas e flexíveis, como o DataFrame, e uma grande variedade de ferramentas para limpeza, transformação e análise de dados.\n- **Plotly:** Biblioteca de visualização de dados interativa e de código aberto, que permite criar gráficos e visualizações complexas em Python.\n\u003chr\u003e\n\n### Objetivo: \n\nO objetivo deste projeto é criar uma segmentação de clientes baseada no comportamento de compras de uma rede de food Delivery e gerar oportunidades para o setor de marketing aplicar as devidas campanhas e publicidades para cada grupo.\n\nA segmentação de clientes é o processo de dividir os clientes em grupos com base em características comuns, para que as empresas possam comercializar para cada grupo de forma eficaz e adequada, ou simplesmente compreender o padrão de consumo dos clientes.\nMarketing Analytics reúne dados de todos os canais de marketing e os consolida em uma visão de marketing comum. A partir dessa visão comum, você pode extrair resultados analíticos que podem fornecer assistência inestimável para impulsionar os esforços de marketing.\n\n\u003e**Base de dados:** Formação Cientista de Dados (www.datascienceacademy.com.br)\n\n\u003chr\u003e\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Falbertofaraujo%2Fpy_marketing_analytics","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Falbertofaraujo%2Fpy_marketing_analytics","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Falbertofaraujo%2Fpy_marketing_analytics/lists"}