Projeto de Business Intelligence - E-commerce Brasileiro

Este projeto foi desenvolvido como trabalho final da disciplina de Tópicos Especiais em Computação XX - Business Intelligence da Universidade Federal da Fronteira Sul (UFFS).

O objetivo foi aplicar conceitos de Business Intelligence em um dataset público, utilizando o Power BI para modelagem, análise e visualização de dados.

ALterativamente, o dashboard completo pode ser acessado neste link.

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Objetivos do Projeto

Explorar dados de vendas online no Brasil e responder a questões de negócio, tais como:

1. Vendas por Produto e Categoria -- identificar os mais vendidos e os que mais geram receita.
2. Métodos de Pagamento -- analisar popularidade e valores médios por tipo de pagamento.
3. Precisão das Entregas -- verificar diferenças entre prazo estimado e real.
4. Satisfação dos Clientes -- avaliar notas e comentários deixados após as compras.
5. Comportamento de Clientes -- identificar padrões de compra.
6. Performance dos Vendedores -- comparar volumes de vendas por vendedor.
7. Análise Geográfica -- mapear demanda em diferentes regiões
8. Preço Médio por Categoria -- entender a precificação por produto/categoria.
9. Pedidos Cancelados -- analisar perfil e frequência de cancelamentos.

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Imagens do Projeto

Algumas imagens da versão final do projeto:

• Visão geral das vendas por categoria

• Distribuição geográfica das vendas

• Satisfação dos clientes

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Dataset Utilizado

O dataset utilizado é o Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist, disponível no Kaggle.

Ele contém múltiplas tabelas relacionadas, incluindo:

• Pedidos (Orders) -- status, datas, estimativas de entrega.
• Clientes (Customers) -- localização e perfil.
• Produtos (Products) -- categorias, dimensões, imagens.
• Vendedores (Sellers) -- localização e logística.
• Pagamentos (Payments) -- métodos, valores, parcelas.
• Avaliações (Reviews) -- notas e comentários dos clientes.\
• Geolocalização -- CEP, latitude e longitude.

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Modelagem de Dados

Foi adotado um Modelo Estrela (Star Schema) para otimizar as análises.

Principais transformações:

• Criação da tabela dCalendário para análises temporais.
• Criação da tabela Parcelamentos para detalhar pagamentos.
• Criação da tabela dOrderItems (junção de pedidos e produtos).
• Criação da tabela Medidas (repositório de cálculos).
• Exclusão da tabela de geolocalização devido a inconsistências.
• Normalização de colunas de datas/horas e ajuste de categorias ausentes.

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Orgaização do Projeto

• ProjetoFinal.pdf: Pdf com descrição mais detalhada do projeto, incluindo métricas e afins
• BI.7z: Projeto PowerBI compactado
• /img: Imagens do projeto

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Autor: Luiz Henrique Rigo Faccio