Este projeto foi realizado como parte de um estudo analítico da empresa fictícia "Frio Comércio Global" para entender as vendas globais de ar-condicionado usando Python, Pandas e Jupyter Notebook.
O objetivo deste projeto foi analisar dados de vendas de ar-condicionado para identificar insights que pudessem orientar estratégias futuras de marketing e otimização de estoque. Foram explorados diversos aspectos, como vendas por marca, lucros médios, distribuição geográfica de vendas, tipos de ar-condicionado mais vendidos e vendas por capacidade de BTUs.
- Marcas Disponíveis: Brand A, Brand B e Brand C foram as marcas analisadas.
- Vendas por Marca: Brand A liderou com 71 unidades vendidas, seguido por Brand C com 67 unidades e Brand B com 62 unidades.
- Lucro Médio por Marca: Detalhes específicos sobre o lucro médio de cada marca.
- Vendas por Região: Análise detalhada das vendas em diferentes regiões, destacando as principais localizações de vendas para cada marca.
- Tipos de Ar-Condicionado: Distribuição percentual de vendas por tipo: Portátil (36%), De Janela (32.9%), Split (31.1%).
- Lucros por Tipo de Ar-Condicionado: Lucro médio calculado para cada tipo de ar-condicionado.
- Vendas por Capacidade de BTUs: Análise das vendas categorizadas pela capacidade de BTUs.
Com base nestes insights, recomenda-se considerar estratégias de marketing direcionadas para maximizar vendas em regiões específicas e ajustar o mix de produtos de acordo com as preferências dos clientes.
- Python
- Pandas
- Jupyter Notebook
Para executar este projeto localmente, certifique-se de ter Python instalado. Clone este repositório e execute o notebook Jupyter para explorar os dados e visualizar os resultados.
Para mais informações sobre este projeto ou para colaborações futuras, sinta-se à vontade para entrar em contato.