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Desafios desenvolvidos durante o intensivão python oferecido pela Hashtag no primeiro semestre de 2023.
Para controle de custos, todos os dias, seu chefe pede um relatório com todas as compras de mercadorias da empresa.
O seu trabalho, como analista, é enviar um e-mail para ele, assim que começar a trabalhar, com o total gasto, a quantidade de produtos compradas e o preço médio dos produtos.
E-mail do seu chefe: para o nosso exercício, coloque um e-mail seu como sendo o e-mail do seu chefe
Para resolver isso, vamos usar o pyautogui, uma biblioteca de automação de comandos do mouse e do teclado
Código : .py
Dados :Compras.csv
Você trabalha em uma empresa do varejo e tem milhares de clientes diferentes.
Com o objetivo de aumentar o faturamento e o lucro da sua empresa, a diretoria quer conseguir identificar quem é o cliente ideal para seus produtos, baseado no histórico de compras dos clientes.
Para isso, ela fez um trabalho de classificar os clientes com uma nota de 1 a 100. Só que agora, sobrou para você conseguir, a partir dessa nota, descobrir qual o perfil de cliente ideal da empresa.
Qual a profissão? Qual a idade? Qual a faixa de renda? E todas as informações que você puder analisar para dizer qual o cliente ideal da empresa.
Código :.py
Dados :Clientes.csv
Trabalhamos em uma importadora e compramos e vendemos commodities:
- Soja, Milho, Trigo, Petróleo, etc.
Precisamos pegar na internet, de forma automática, a cotação de todas as commodites e ver se ela está abaixo do nosso preço ideal de compra. Se tiver, precisamos marcar como uma ação de compra para a equipe de operações.
Para isso, vamos criar uma automação web:
- Usaremos o selenium
- Importante: baixar o webdriver
Código :.py
Dados :commodities.xlsx, commodities_atualizado.xlsx
Nosso desafio é conseguir prever o preço de barcos que vamos vender baseado nas características do barco, como: ano, tamanho, tipo de barco, se é novo ou usado, qual material usado, etc.
- Passo 1: Entendimento do Desafio
- Passo 2: Entendimento da Área/Empresa
- Passo 3: Extração/Obtenção de Dados
- Passo 4: Ajuste de Dados (Tratamento/Limpeza)
- Passo 5: Análise Exploratória
- Passo 6: Modelagem + Algoritmos (Aqui que entra a Inteligência Artificial)
- Passo 7: Interpretação de Resultados
Código :ia.preco
Dados :barcos_ref.csv,novos_barcos.csv,tabelas.png