Meu primeiro projeto de Data Analytics utilizando SQL e Power Bi

O projeto

Bom, antes de mais nada, preciso explicar o que foi solicitado no exercício dado pela Awari.

  1. Ferramenta de SQL: SQLite 3.
    Optamos pelo SQLite porque foi a ferramenta que usamos ao longo das aulas (à escolha da escola pela sua gratuidade e acessibilidade). Por já termos certa experiência com a ferramenta e pelo curto período de tempo que tínhamos para realizar o trabalho (o que nos complicaria em caso de tentar aprender uma nova), achamos que era melhor aproveitar dos benefícios da “curva de aprendizagem” aqui. Mas como aprendemos ao longo do curso, atualmente o SQLite não é a melhor ferramenta de SQL disponível no mercado.
  2. Dashboard: #PowerBI.
    No curso, a ferramenta utilizada para visualização até então foi o PBI. Além disso, sabemos que essa ferramenta é muito poderosa e lidera seu mercado, e eu e outro membro já tinhamos um certo contato com ela. Então optamos pelo Power Bi para aperfeiçoar nossas habilidades em uma ferramenta útil e de muita qualidade.
  3. Base de dados: “Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist”.
    Esses dados foram disponibilizados originalmente no #Kaggle, neste link: https://www.kaggle.com/datasets/olistbr/brazilian-ecommerce. Porém, utilizamos eles em um formato disponibilizado pelo nosso professor Guilherme Silva Cardozo De Sa ao longo do curso (disponível aqui). O que nos leva ao motivo de termos escolhido essa base. Tivemos bastante contato com ela ao longo das aulas de SQL, e por isso optamos por criar uma visualização para esses dados para o nosso projeto inicial.
  4. Documentação: Medium (obviamente).
    Apesar de só ter conhecido recentemente, eu gosto muito do Medium. Acho que pela plataforma amigável e o formato de blog. Por isso a escolha dessa ferramenta para a documentação.

O que visualizar?

Após tomar as decisões a respeito das ferramentas e da base de dados, chegamos à conclusão de que o passo seguinte era definir: o que queremos visualizar?

As queries do SQLite

Bom, começando então a resolver esse problema, desenhamos o seguinte código de SQL para construir uma base de dados dos consumidores:

Visualização da Tabela: Consumidores
Visualização da Tabela: Vendedores
Visualização da Tabela: Pedidos

Limpeza e transformação dos dados no PBI

Criando o DashBoard

Feitas as alterações nas tabelas, partimos para a criação do DashBoard tendo como objetivo criar um Dash de 3 páginas seguindo a identidade visual da Olist, sendo as duas primeiras com visuais que auxiliariam os diretores da empresa a extrair insights sobre a experiência dos clientes por UF e a última com visuais que os auxiliariam na extração de insights acerca da perfomance dos vendedores por UF.

Conclusão e acesso ao Dashboard.

Depois de todo esse trabalho, apresentamos o dashboard ao professor, a um de seus colegas de trabalho e aos outros alunos e acabamos premiados com o primeiro lugar em uma competição interna da turma.

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Economista & Futuro Cientista de Dados

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Marcilio Duarte

Marcilio Duarte

Economista & Futuro Cientista de Dados