Gostaria de compartilhar três formas rápidas de analisar seus dados de vendas ao utilizar poderosas ferramentas como:

• Excel
• Phyton
• R

Para isso, exploraremos algumas funções poderosas das bibliotecas do Phyton e pacotes do R, assim como a clássica ferramenta de Análise de Dados do Excel.

Antes de começar, gostaria de convidá-los a navegar em nossa sessão de Habilidades em Data Science.

Afinal, nela você encontrará diversos artigos sobre as ferramentas que abordaremos nesse artigo.

Também fica o convite para acessar nossa página de cursos na Udemy, onde temos cursos pagos e gratuitos para que você possa estar sempre evoluindo em sua carreira profissional.

Vamos começar com uma das ferramentas mais utilizadas para analisar dados de vendas, o poderoso Excel da Microsoft.

Três formas rápidas de analisar seus dados de vendas: Automatizando tarefas com o Excel

Por se tratar de uma das ferramentas mais utilizadas por vendedores ao redor do mundo, vamos compartilhar uma super dica para obter uma análise estatística rápida da sua base de dados.

Assim, falaremos da poderosa ferramenta de Análise de Dados, que nas versões atuais do Excel se encontra instalada nativamente.

No vídeo abaixo apresento o procedimento para realizar a análise de Estatística Descritiva que retornará um resumo de todas as estatísticas referentes a coluna Vendas Semanais.

Veja que o procedimento é bastante simples e pode ser realizado diretamente no Excel, sem a necessidade de nenhuma linha de programação.

Por exemplo, se o mesmo procedimento fosse realizado manualmente, o usuário precisaria inserir cada uma das funções para obter resultados como Média, Desvio Padrão, Máximo e Mínimo.

O poder do Phyton para Análise de dados de Vendas

Já tem algum tempo que estamos explorando diferentes formas de utilizar o Phyton para realizar análise de dados de vendas com maior agilidade.

Seja a partir de suas poderosas bibliotecas de visualização, ou a partir de suas funções estatísticas, o Phyton é um poderoso aliado para vendedores que desejam obter insights poderosos, sem desperdiçar muito tempo nesta tarefa.

Como já mostramos em nosso Curso Gratuito de Análise Exploratória de Dados de Vendas no Phyton, com apenas algumas linhas de código você será capaz de analisar rapidamente uma base de dados.

Caso você ainda não tenha acessado nosso curso, aproveite agora mesmo e assista à aula abaixo.

Nela ensinamos a utilizar a função Describe do Phyton para calcular todas as estatísticas descritivas da nossa base de dados com apenas uma linha de código.

Agora vamos falar uma forma muito interessante de analisar os dados utilizando o Software R Studio.

Analisar dados no R Studio a partir de um código simples

A princípio é muito provável que em toda sua carreira de vendedor, você tenha se deparado muito pouco ou até nenhuma vez com a Linguagem R.

Apesar disso, é importante reforçar que está linguagem criada para facilitar a análise de dados.

Dessa forma permite usar funções estatísticas e de visualização de dados, ajudando obter insights rapidamente.

Primeiramente, vale reforçar que apesar da necessidade da instalação do Rstudio, é possível rodar o software tanto em sistema operacional Windows, como o Mac.

Por exemplo, na imagem abaixo apresento as linhas de código utilizadas no Rstudio para obter o resumo de estatísticas descritivas.

Desde já, reforço que se trata da mesma base de dados analisada no Phyton e Excel.

Para você que não conhece a linguagem R, disponibilizo o código utilizado no script apresentado acima.

# Instalar pacotes

install.packages(“ggplot2”) # Para gráficos

install.packages(“corrplot”) # Para visualização da matriz de correlação

install.packages(“dplyr”) # Para manipulação de dados

install.packages(“tidyr”) # Para organização de dados

# Carregar pacotes library(ggplot2)

library(corrplot)

library(dplyr)

library(tidyr)

# Carregar os dados

Dados <- read.csv(“Walmart Data Analysis and Forcasting.csv”)

# Visualizar as primeiras linhas dos dados

head(Dados)

# Resumo estatístico dos dados

summary(Dados)

Conclusão

Em síntese, independente do software que você utiliza, a análise de dados pode ser uma tarefa rápida e simples.

Além disso, a partir de poucas linhas de comando é possível utilizar softwares gratuitos com o Rstudio ou o Google Colab para analisar dados usando o R e o Phyton.

Para saber mais sobre o Phyton, aconselhamos se inscrever em nosso Canal do Youtube, onde estamos sempre lançando vídeo aulas gratuitas.

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