https://github.com/najulia/analise-de-dados-cafeteria

Analisando dados de uma cafeteria em Nova York para obter insights
https://github.com/najulia/analise-de-dados-cafeteria

analise-de-dados analytics dashboard jupyter-notebook powerbi python

Last synced: about 1 month ago
JSON representation

Analisando dados de uma cafeteria em Nova York para obter insights

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/najulia/analise-de-dados-cafeteria
• Owner: najulia
• Created: 2025-01-07T00:22:55.000Z (about 2 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2025-01-07T00:41:49.000Z (about 2 months ago)
• Last Synced: 2025-01-07T01:25:54.013Z (about 2 months ago)
• Topics: analise-de-dados, analytics, dashboard, jupyter-notebook, powerbi, python
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 11.7 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

        
# Projeto de Análise de Dados - Cafeteria ☕

![Print do dashboard](/print_dash.png)

### Descrição

Este projeto tem como objetivo praticar e consolidar conhecimentos na área de análise de dados, utilizando dados de uma cafeteria fictícia que opera em três locais em Nova York. O projeto visa analisar as transações da cafeteria, identificar insights sobre o comportamento de compra dos clientes, e fornecer recomendações para apoiar as decisões de negócios da empresa.

### Objetivo 🎯

A proprietária da cafeteria nos procurou para ajudar nas decisões estratégicas, a partir da análise de dados. O foco do projeto é:

- Analisar o comportamento de compra dos clientes, como o impacto da localização da loja e os produtos mais vendidos.

- Fornecer insights sobre o desempenho de vendas, identificando padrões de consumo.

- Apoiar a otimização de preços, promoções e estoques com base nas transações.

### Dados 🎲

Os [dados utilizados no projeto](https://www.kaggle.com/datasets/ahmedabbas757/coffee-sales/data) contêm informações sobre as transações realizadas nas lojas da cafeteria. As variáveis presentes no dataset incluem:

- transaction_id: ID único da transação

- transaction_date: Data da transação

- transaction_time: Hora da transação

- transaction_qty: Quantidade de itens vendidos

- store_id: ID da loja onde a transação ocorreu

- store_location: Localização da loja

- product_id: ID único do produto

- unit_price: Preço unitário do produto

- product_category: Categoria do produto

- product_type: Tipo de produto

- product_detail: Detalhamento do produto

  

### Tecnologias Utilizadas 👩‍💻

- Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn) - para análise de dados e visualizações.

- Power BI - para criação de dashboards e relatórios interativos.

- GitHub - para versionamento e compartilhamento do projeto.

### Estrutura do Repositório 📁

        - coffee_shop_sales.ipynb

        notebook utilizado na analise 

        - coffee shop sales.xlsx

        arquivo utilizado no formato excel 

        - coffee_shop_sales_dash.pbix

        dashboard feito com Power BI 

        - README.md

### Dashboard no Power BI 📊

O arquivo do dashboard está disponível. Para visualizar, abra o arquivo no Power BI Desktop e explore os gráficos interativos.

### Licença

Esse projeto é licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.