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Este projeto foi desenvolvido como parte de um exercício de programação para a faculdade. Ele envolve a criação de um banco de dados SQLite, análise de dados com Pandas e visualização de dados com Matplotlib e Seaborn. O objetivo principal é analisar dados de vendas, extraindo insights valiosos e visualizando as tendências ao longo do tempo.

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

📊 Análise de Vendas com Python

Este projeto realiza uma análise de vendas utilizando Python, SQLite, Pandas, Matplotlib e Seaborn. O objetivo é criar um banco de dados de vendas, carregar os dados em um DataFrame do Pandas, realizar análises e gerar visualizações gráficas.

📁 Estrutura do Projeto

ml-analise-vendas │ ├── venv/ # Ambiente virtual ├── .gitignore ├── LICENSE ├── requirements.txt # Dependências do projeto └── main.py # Script principal

⚙️ Requisitos

Python 3.x Pandas Matplotlib Seaborn SQLite3

🚀 Instalação

  1. Clone o repositório:

git clone https://github.com/solozabal/ml-analise-vendas.git cd ml-analise-vendas

  1. Crie e ative um ambiente virtual:

python -m venv venv

No Windows

.\venv\Scripts\activate

No Linux/macOS

source venv/bin/activate

  1. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

▶️ Execução

Para executar o script, certifique-se de que o ambiente virtual está ativado e execute o comando:

python main.py

📝 Descrição do Script

O script main.py realiza as seguintes etapas:

  1. Criar e Popular o Banco de Dados Cria um banco de dados SQLite chamado dados_vendas.db. Cria a tabela vendas1 e insere dados de vendas.

  2. Carregar Dados no Pandas Carrega os dados da tabela vendas1 em um DataFrame do Pandas. Exibe as primeiras linhas, informações gerais, descrição estatística e valores ausentes do DataFrame.

  3. Análises com Pandas Converte a coluna data_venda para o tipo datetime. Extrai o mês e o ano da data da venda. Analisa o total de vendas e a quantidade de vendas por categoria, produto e mês.

  4. Visualizações com Matplotlib e Seaborn Gera gráficos de barras, gráficos de pizza, gráficos de linha e um heatmap para visualizar os dados.

📊 Visualizações

Total de Vendas por Categoria Proporção de Vendas por Categoria Quantidade de Vendas por Categoria Top 5 Produtos mais Vendidos em Valor Vendas ao Longo dos Meses Correlação entre Variáveis Numéricas

📜 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

🤝 Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.

📬 Contato

Pedro Solozabal ✉️ contato@solozabal.com.br 🔗 https://github.com/solozabal/ml-analise-vendas