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Este projeto realiza análises de dados de funcionários, clientes e serviços, gerando insights sobre folha salarial, faturamento, percentual de contratos fechados, distribuição por área e ticket médio mensal. Utiliza Pandas para manipulação e Matplotlib para visualização dos dados.

Primary LanguageJupyter Notebook

Projeto-de-Analise-de-Dados-com-Pandas-e-Matplotlib

Este projeto realiza análises de dados de funcionários, clientes e serviços, gerando insights sobre folha salarial, faturamento, percentual de contratos fechados, distribuição por área e ticket médio mensal. Utiliza Pandas para manipulação e Matplotlib para visualização dos dados.

Estrutura do Projeto

  • Importação de Dados: Leitura dos arquivos CSV e Excel contendo informações sobre funcionários, clientes e serviços prestados.

Análise de Dados:

  • Remoção de Colunas Desnecessárias: Colunas que não são relevantes para as análises são removidas do DataFrame de funcionários.
  • Cálculo do Salário Total: Soma de diversos componentes do salário para calcular o salário total de cada funcionário.
  • Faturamento da Empresa: Cálculo do faturamento total da empresa com base nos contratos dos clientes.
  • Percentual de Funcionários que Fecharam Contrato: Cálculo do percentual de funcionários que fecharam pelo menos um contrato.
  • Distribuição de Contratos por Área: Análise e visualização do total de contratos fechados por cada área da empresa.
  • Distribuição de Funcionários por Área: Análise e visualização do número de funcionários em cada área da empresa.
  • Cálculo do Ticket Médio Mensal: Determinação do valor médio dos contratos mensais dos clientes.

Visualização de Dados:

  • Gráficos de barras para mostrar a distribuição dos contratos por área e a distribuição dos funcionários por área.

Resultados:

  • Exibição dos principais resultados, incluindo faturamento, folha salarial total, percentual de funcionários que fecharam contratos e ticket médio mensal.

Requisitos

  • Python 3.x
  • Pandas: Para manipulação dos dados
  • Matplotlib: Para visualização dos dados