Analisar dados de vendas no Phyton pode ser simples, e neste artigo compartilharemos alguns insights que podem te ajudar nesta jornada.
Primeiramente, é preciso entender que conhecimentos sólidos da Linguagem Phyton são necessários para criação de modelos mais avançados.
Contudo, é possível começar a análise de dados de vendas a partir de comandos e funções mais simples, e para isso podemos contar com o apoio de comunidades de ensino e até mesmo Inteligência Artificial.
No contexto comercial, tão importante quanto o conhecimento de programação, é a experiência do profissional para analisar as informações e entender como elas facilitarão o trabalho e potencializarão seus resultados.
Iniciaremos entendendo como a Inteligência Artificial pode ser sua aliada na criação dos códigos necessários, e em seguida conheceremos as funções Head e Describe.
Antes de começar, convidamos vocês a se inscreverem em nossa Newsletter e visitar nosso Canal do Youtube, onde compartilhamos um curso gratuito de Análise Exploratória de Dados de vendas.
Analisar dados comerciais no Phyton com auxílio de Inteligência Artificial
Primeiramente, precisamos entender que existem algumas análises comerciais e criação de modelos que demandarão muitos conhecimentos de Ciência e Engenharia de Dados.
Contudo, para aplicações mais simples e cotidianas podemos fazer uso do Phyton com apenas alguns comandos e contar com o auxílio de suas poderosas bibliotecas.
Além disso, encontramos diversas ferramentas que podem nos ajudar a desenvolver os códigos necessários para análise exploratória de dados, como cursos online e Inteligência artificial.
Por exemplo, na imagem abaixo apresentamos uma solicitação de código para IA do Colab, o código fornecido e o resultado.
Auxílio da IA do Colab na criação de códigos em Phyton
Conta aí para gente nos comentários, você já utilizou IA para criar códigos? O que achou da experiência?
Conhecer sua base de dados é fundamental
Agora que já sabemos que a criação de códigos de programação em Phyton não será o nosso problema, vamos conhecer alguns comandos que podem nos ajudar a analisar dados comerciais diretamente em nosso navegador.
Em nosso artigo Phyton em Análise de dados de vendas – 3 Super Dicas, apresentamos 3 bibliotecas do Phyton fundamental para análise de dados, são elas:
- Pandas
- Seaborn
- Matplolib
Assim, a partir da biblioteca Pandas, utilizamos duas funções muito interessantes para análises iniciais de nosso banco de dados.
Primeiramente utilizamos uma das funções mais empregadas em análise de dados, a função Head.
Esta função nos possibilita visualizar as 5 primeiras linhas de nosso banco de dados, e assim ter uma boa noção do que as variáveis apresentam e suas características.
Veja a imagem abaixo que retiramos de nosso curso de Análise Exploratória de Dados de vendas no Phyton, que é totalmente gratuita no nosso Canal do Youtube.
Resultado da função Head no banco de dados
Por exemplo, a imagem acima nos mostra que temos 8 variáveis, suas dimensões e os 5 primeiros valores de cada uma.
Análise estatística com apenas alguns comandos
Uma vez que você iniciou a análise da sua base de dados, utilizando a função Head do pacote Pandas, você já está apto a dar passos mais avançados.
E para isto utilizaremos mais uma função do pacote Pandas, desta vez para obter uma análise estatística descritiva da nossa base.
Assim, com um único comando é possível obter, para cada uma das variáveis:
- Contagem
- Média
- Desvio padrão
- Valor mínimo
- 1, 2, 3 quartis
- Valor máximo
Trata-se da função Describe, e abaixo temos um exemplo da função aplicada em nossa base de dados.
Estatísticas Descritivas obtida a partir da função describe
Conclusão
O Phyton é uma linguagem de programação bastante versátil e pode nos auxiliar a obter diversos insights comerciais rapidamente.
É comum pensarmos que não estamos aptos a analisar dados de vendas no Phyton.
Contudo, como vimos neste post, funções simples nos ajudam a entender rapidamente a base de dados, e para casos mais complexos podemos contar com o auxílio da Inteligência Artificial e comunidades de usuários.
Você poderá encontrar diversos conteúdos como este em nossa base de Habilidades em Data Science, onde reunimos artigos sobre Phyton, R e Excel.
Outra fonte de conhecimento importante é o nosso Canal do Youtube, onde reunimos alguns cursos gratuitos, assim como vídeos rápidos com insights que obtermos ao analisar alguns artigos da área ou então participando de eventos exclusivos.
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Também é possível adquirir um de nossos cursos na Udemy, onde apresentamos casos mais avançados de uso destas ferramentas.
Um forte abraço e uma ótima semana.
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