Impulsione suas vendas criando gráficos no Phyton e alcance seus objetivos mais rapidamente a partir de tomadas de decisões mais seguras e assertivas.

Para isso, trazemos neste artigo um exemplo de aplicação de Análise Exploratória de Dados de Vendas onde reforçamos a importância do Data Storytelling e de conhecer alguns pacotes para visualização de dados.

Por exemplo, veremos que é possível com poucos comandos no Phyton, obter uma matriz de correlação com as variáveis que possuímos.

E a partir desta matriz entender, como que cada variável impacta no total das vendas semanais de cada loja.

Impulsione suas vendas com Data Storytelling

Começaremos este artigo lembrando a importância dos conceitos de Data Storytelling no processo de criação de gráficos.

Visualizar dados por si só, pode trazer pouco ou nenhum efeito em um processo de vendas.

Por isso, é necessário compartilhar a história que aqueles dados contarão, com base no contexto em que estão sendo analisados.

Aqui no Blog, temos uma sessão exclusiva com conteúdos de Data Storytelling, onde escrevemos sobre a importância de um Story board.

Além disso, também escrevemos um artigo sobre como elementos do gráfico podem jogar a favor ou contra seu objetivo.

O importante é que você entenda, que além do conhecimento de código, você precisa utilizar sua experiência como vendedor para criar a narrativa adequada para apresentar seus gráficos.

Neste caso, aconselhamos acessar os dois artigos abaixo, onde compartilhamos importantes insights de Data Storytelling e seu impacto na criação de gráficos poderosos.

Data Storytelling – Como criar visualizações de dados impactantes

Dicas para transformar dados complexos em histórias cativantes

As bibliotecas Seaborn e Matplotlib

Agora que já sabemos a importância de criar uma narrativa para os dados que apresentaremos na forma de gráficos, vamos falar um pouquinho de código.

Por mais que nossa crença reforce que um bom vendedor não precisa dominar este tipo de habilidade, o Fórum Econômico Mundial compartilha o contrário.

que conhecer linguagem de programação é uma das 10 habilidades mais importantes para os profissionais do futuro.

Em um artigo de 2020 entitulado “These are the top 10 job skills of tomorrow – and how long it takes to learn them”, a habilidade “Technology Design and Programming“ foi elencada como fundamental.

Vejamos as demais na imagem abaixo:

10 Habilidades fundamentais para 2025

Por exemplo, em nosso artigo Analisar dados de vendas no Phyton pode ser simples, mostramos que existem muitos recursos que podem nos ajudar a obter insights de vendas e até mesmo fornecer os códigos necessários.

No que diz respeito a gráficos no Phyton, precisamos destacar duas bibliotecas muito interessantes, a Seaborn e Matplotlib.

Antecipadamente, reforço que ambas bibliotecas oferecem recursos para que você crie diversos tipos de gráficos estáticos ou dinâmicos.

Por exemplo, vejamos alguns etipos de gráficos que podem ser criados com a biblioteca Seaborn.

Alguns tipos de gráficos disponíveis na biblioteca Seaborn

Vejamos agora algumas opções na biblioteca Matplotlib.

Opções de gráficos da Biblioteca Matplolib

Impulsione suas vendas com este exemplo de aplicação

Primeiramente, lembramos que em nosso curso gratuito de Análise Exploratória de Dados de Vendas no Phyton exploramos um exemplo de visualização de dados muito interessante.

Nele exploramos as bibliotecas Matplotlib e Seaborn para criar gráficos que nos ajudem a obter insights comerciais com facilidade.

Matriz de Correlação criada utilizando a opção Heatmap da Biblioteca Seaborn

A princípio o gráfico acima pode parecer complexo.

Contudo, a partir dele é possível analisar a correlação entre as variáveis de nosso banco de dados e entender de que forma elas impactam nossas vendas semanais.

Por exemplo, para criação deste gráfico foram utilizadas poucas linhas de código, que disponibilizamos abaixo para que você possa utilizar.

# Matriz de correlação entre variáveis numéricas

correlacao = dados.corr()
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlacao, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f', linewidths=.5)
plt.title('Matriz de Correlação')
plt.show()

#Fim do código

Conclusão

Agora que vimos um exemplo de aplicação, podemos concluir que a partir de poucos comandos no Phyton podemos rapidamente obter insights importantes sobre nossos dados comerciais e utilizá-los para aumentar nossas vendas.

Assim, a Análise Exploratória de Dados de Vendas nos permite obter insights rapidamente, e com as bibliotecas Seaborn e Matplotlib, somos capazes de analisar dados de forma rápida e objetiva.

Nesse sentido, convidamos acessar nossa sessão sobre Habilidades em Data Science, assim como Insights, que te ajudarão a entender formas de aplicar ciência de dados em seu dia a dia par aumentar suas vendas.

Em seguida, reforçamos a importância de se inscrever em nossa Newsletter e se manter atualizado com nossos conteúdos.