{"id":51075385,"url":"https://github.com/rogernet/desafio-profissional-produto-data-driven","last_synced_at":"2026-06-23T13:42:43.061Z","repository":{"id":291414296,"uuid":"977553558","full_name":"rogernet/desafio-profissional-produto-data-driven","owner":"rogernet","description":"Ajudar a formar Analistas de Produto, PMs e Gestores de Negócio capazes de tomar decisões estratégicas baseadas em dados.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-06-01T21:25:53.000Z","size":81,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-06-02T04:35:34.951Z","etag":null,"topics":["data-analysis","data-science","data-visualization","product"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":null,"has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"gpl-2.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/rogernet.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null}},"created_at":"2025-05-04T13:24:41.000Z","updated_at":"2025-06-01T23:07:13.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-05-04T14:39:00.029Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/rogernet/desafio-profissional-produto-data-driven","commit_stats":null,"previous_names":["rogernet/desafio-profissional-produto-data-driven"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/rogernet/desafio-profissional-produto-data-driven","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/rogernet%2Fdesafio-profissional-produto-data-driven","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/rogernet%2Fdesafio-profissional-produto-data-driven/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/rogernet%2Fdesafio-profissional-produto-data-driven/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/rogernet%2Fdesafio-profissional-produto-data-driven/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/rogernet","download_url":"https://codeload.github.com/rogernet/desafio-profissional-produto-data-driven/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/rogernet%2Fdesafio-profissional-produto-data-driven/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":34692771,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-26T15:22:16.424Z","status":"online","status_checked_at":"2026-06-23T02:00:07.161Z","response_time":65,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-analysis","data-science","data-visualization","product"],"created_at":"2026-06-23T13:42:42.142Z","updated_at":"2026-06-23T13:42:43.056Z","avatar_url":"https://github.com/rogernet.png","language":null,"funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Programa para \"Profissionais de Negócio Data-Driven\"\n\nEste é um programa prático, baseado em resolução de desafios reais de negócio com dados, com foco em habilidades de interpretação, pensamento crítico, comunicação de insights e tomada de decisão baseada em dados.  Os desafios aqui presentes tem como propósito ajudar a formar analistas de produto, PMs e gestores de negócio \"Data Driven\".\n\n![image](https://github.com/user-attachments/assets/b40adaca-26fb-46a6-b5cd-3d562d502b59)\n\n🔍 Desafio 1 – Entendendo a Retenção de Clientes\n\n🎯 Objetivo: Avaliar sua capacidade de interpretar dados, extrair insights relevantes para o negócio e propor ações com base em evidências.\n________________________________________\n🧩 Contexto: Você trabalha em uma empresa que oferece um serviço digital por assinatura. O time de produto notou uma queda na taxa de renovação nos últimos meses, e precisa entender o que está acontecendo.\nFoi extraído um dataset com informações sobre a base de clientes dos últimos 12 meses.\n________________________________________\n📦 Base de Dados Fornecida (base_clientes.csv para download)\n\n![image](https://github.com/user-attachments/assets/fb9ea0ee-e1d2-4741-88a9-f218da0a93eb)\n\nDicionário de Dados:\n- plano: tipo de assinatura (Básico, Padrão, Premium)\n- visitas_mensais: média de acessos mensais ao app/site\n- ultima_interacao: última data em que o cliente interagiu com o produto\n- cancelou: 1 = cancelado / 0 = ativo\n________________________________________\n📋 Tarefa (Você deverá)\n1.\tInterpretar os dados:\n- Existe relação entre o tipo de plano e o cancelamento?\n- Clientes com menos visitas estão mais propensos a cancelar?\n- Há indícios de churn precoce (ex: usuários que cancelam em menos de 3 meses)?\n2.\tGerar insights relevantes:\n- O que os dados dizem sobre o comportamento dos clientes que cancelam?\n- Quais hipóteses você propõe para explicar os cancelamentos?\n3.\tSugerir ações concretas:\n- Com base nos dados, quais ações de produto ou negócio você sugere para reduzir o churn?\n________________________________________\n📊 Entrega Esperada: Você pode entregar sua análise em PowerPoint, Google Slides ou PDF com:\n- Resumo executivo (1 slide) com os principais insights\n- Análise visual (2–4 slides) com gráficos e tabelas (use Excel, Power BI, Canva ou similar)\n- Plano de ação (1 slide) com propostas de melhoria\n________________________________________\n✅ Critérios de Avaliação (Critério .:. Peso)\n- Clareza na interpretação .:. 30%\n- Relevância dos insights\t.:. 30%\n- Raciocínio crítico .:. 20%\n- Comunicação visual .:. 20%\n________________________________________\n🛠️ Ferramentas Sugeridas\n- Excel / Google Sheets\n- Power BI ou similar\n- Canva ou Google Slides para apresentação\n________________________________________\n🧠 Dica: Você não precisa usar fórmulas avançadas ou modelos preditivos. Foque na interpretação do comportamento dos clientes, tradução dos dados em decisões e clareza na comunicação dos seus achados.\n\nSe quiser, envie sua resposta a este desafio para o endereço rogerio.rogernet@gmail.com. O feedback é garantido!\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Frogernet%2Fdesafio-profissional-produto-data-driven","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Frogernet%2Fdesafio-profissional-produto-data-driven","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Frogernet%2Fdesafio-profissional-produto-data-driven/lists"}