EDA Tech Store

Faaala Dev,

Nesse desafio você vai reforçar de forma prática os conceitos fundamentais de análise de dados que aprendemos nesse módulo.

A ideia é trabalhar com um conjunto de dados de vendas em formato CSV, explorando as informações através de consultas, cálculos e visualizações.

Como se trata de um desafio, talvez você precise de alguns conhecimentos além dos abordados até aqui. Isso faz parte do processo! Então, se não souber como resolver algum ponto, pesquise, experimente e teste. Essa é a melhor forma de aprender 🚀

Tenha calma e acredite no seu processo. O aprendizado daqui será essencial para a sua jornada em análise de dados 💜

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Sobre o desafio

A empresa fictícia TechStore forneceu um arquivo com o histórico de vendas de produtos.

Sua missão é realizar uma análise exploratória para responder perguntas de negócio e gerar algumas visualizações simples.

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Modelo de dados (arquivo vendas.csv)

O arquivo vendas.csv contém o histórico de vendas de produtos. As colunas esperadas são:

• produto (string)
• categoria (string)
• quantidade (inteiro)
• preco_unitario (float)
• regiao (string)
• data_venda (data)

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Requisitos

• Carregar os dados a partir do arquivo vendas.csv.
• Exibir informações básicas:
  • Mostrar as 5 primeiras linhas do dataset.
  • Exibir o número total de registros (linhas).
  • Calcular a receita total (coluna quantidade multiplicada pela coluna preco_unitario).
• Fazer consultas específicas:
  • Filtrar e exibir as vendas da categoria "Eletrônicos".
  • Identificar e exibir o produto mais vendido (em quantidade).
  • Descobrir e exibir a região com maior valor de compras.

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Como executar

1. Salve o código Python em um arquivo em Jupiter Notebook (ex: analise_vendas.py).
2. Certifique-se de que o arquivo vendas.csv esteja no mesmo diretório.
3. Execute o script Python no terminal ou no Colab: python analise_vendas.py

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Desafio extra (opcional)

• Gerar visualizações:
  • Gráfico de barras mostrando a receita por categoria.
  • Gráfico de linha mostrando a evolução das vendas por mês.
• Extra (opcional):
  • Criar um relatório exportado em .xlsx ou .pdf.
  • Montar uma tabela dinâmica com receita por região × categoria.

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Entrega

Após concluir o desafio, você deve enviar a URL do seu código no GitHub para a plataforma.

Além disso, que tal fazer um post no LinkedIn compartilhando o seu aprendizado e contando como foi a experiência?

É uma excelente forma de demonstrar seus conhecimentos e atrair novas oportunidades!

Feito com 💜 por Rocketseat 👋