Visualização de séries temporais para vendas no Excel e no Phyton é um recurso poderoso para que você possa vender mais com dados.

Neste artigo trarei alguns insights sobre como utilizar séries temporais de vendas com o Phyton.

Ale’m disso exploraremos algumas características de uma série temporais.

Finalmente iremos explorar a visualização de séries temporais para vendas e entender a importância de decompor esta informação mação.

Visualização de séries temporais para vendas no Excel

Pensar em visualização de dados de vendas em geral nos lembra do querido Excel, ou ferramentas similares como o Google Sheet.

Não há nenhum problema nisso, afinal são ferramentas consolidadas de criação de planilhas e visualizar dados neles nos ajudará ter insights rápidos de nossas vendas.

Veja na imagem abaixo, a visualização de séries temporais para vendas no Excel.

Em seguida, apresento uma possível análise que pode ser realizada a partir desta série de dados.

Utilizar o software anotações OneNote, possibilitará escrever rapidamente os insights e ideias ao analisar os dados.

Contudo, a análise manual de uma série temporal dificultará a obtenção de insights.

Além disso, não fornecerá ao vendedor as ferramentas necessárias para aumentar suas vendas.

Agora, vamos conhecer uma forma muito interessante de analisar séries temporais de vendas no Phyton e entender os benefícios desta prática.

Visualização de séries temporais para vendas no Phyton

Primeiramente, vamos carregar nossa base de dados no Phyton utilizando o Google Colab.

Segundo iremos visualizar esta série de dados e obter um gráfico muito similar ao criado utilizando o Excel.

Por exemplo, veja a imagem abaixo.

A princípio, não temos nenhuma diferença entre este gráfico e o obtido no Excel, exceto por alguns recursos visuais que não foram replicados aqui.

Contudo, agora podemos contar com recursos do Phyton para melhor analisar esta série de dados de vendas e obter os insights poderosos.

Mas antes de conhecer um pouco mais, compartilho abaixo o código necessário para carregar a base de dados e visualizar conforme imagem acima.

#Carregamento da base de dados, ajustes iniciais e visualização

# Carregar os dados do arquivo Excel

Serie = pd.read_excel('dados.xlsx')

# Converter a coluna 'Data' para o tipo datetime

Serie['Data'] = pd.to_datetime(Serie['Data'], format='%d/%m/%Y', dayfirst=True)

# Definir a coluna 'Data' como o índice do DataFrame

Serie.set_index('Data', inplace=True)

#Visualização da série temporal

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(Serie.index, Serie['Venda Semanal'])
plt.title('Vendas Semanais na Loja 1 entre 2010 e 2013')
plt.ylabel('Faturamento')
plt.grid(False)
plt.show()

Caso tenha dúvidas sobre como carregar uma base de dados no Google Colab, assista a aula abaixo onde exploramos o mesmo tópico em nosso curso gratuito no YouTube.

Nela você aprenderá também a obter algumas estatísticas descritivas que podem ser aplicadas neste caso.

Características e benefícios de análises de séries temporais para vendas

Primeiramente, vamos entender as características de uma série temporal de vendas.

Esta série apresentará seus dados em um intervalo de tempo e pode ser utilizada de diversas maneiras.

Veja algumas aplicações de séries temporais em vendas.

• Análises de tendências e padrões
• Previsão de vendas
• Apoio na tomada de decisão

Agora vou explorar com vocês um importante recurso que temos ao explorar uma série temporal de vendas no Phyton.

A decomposição da mesma em:

• Tendência
• Sazonalidade
• Ruídos.

Por exemplo, decompor uma série temporal, fornecerá uma visão completa e profunda dos seus dados de vendas.

Isto permitirá tomar decisões mais inteligentes e estratégicas para o seu negócio.

Veja na imagem abaixo, as três componentes  de nossa série temporal.

Tendência em séries temporais de vendas

A Tendência te ajudará a entender se a série temporal está crescendo, diminuindo ou se mantendo constante ao longo do tempo.

Assim, esta informação é fundamental para realizar previsões de vendas.

Por exemplo, em nosso gráfico notamos uma tendência crescente e moderada nas vendas durante 3 anos.

Sazonalidade e sua importância sem séries temporais

Por sua vez, a Sazonalidade  apresentará alterações regulares identificadas na série temporal.

Assim, esta componente ajudará a entender melhor as variações dos dados em determinados períodos.

Por exemplo, um vendedor experiente irá planejar melhor suas atividades comerciais com base nesta informação.

No gráfico notamos que há uma grande sazonalidade nos dados em dois períodos específicos.

Esta informação indica momentos de alta demanda e outros com pouca demanda.

Ruídos, analisar ou remover da série?

Finalmente, o Ruído é uma informação importante de uma série temporal e deve ser levado em conta durante a análise.

Ele representará as variações  em suas vendas que não possuem explicação.

Por exemplo, o Ruído mostrará eventos aleatórios e inesperados que afetaram as vendas.

Realizar análises removendo o ruído, é possível.

Contudo um vendedor experiente utilizará esta informação para entender o que tem causado estas variações.

Um crescimento inesperado nas vendas tem algum motivo especial?

Uma queda repentina foi causada por algum movimento do mercado o defeito no produto?

Abaixo, forneço o código utilizado para decompor a série temporal para que vocês utilizarem.

#Decomposição da Série Temporal

decomposition = seasonal_decompose(Serie['Venda Semanal'], model='additive', period=7)  # Periodicidade semanal
trend = decomposition.trend
seasonal = decomposition.seasonal
residual = decomposition.resid

# Plotar os componentes da decomposição
plt.figure(figsize=(12, 10))
plt.subplot(411)
plt.plot(Serie.index, Serie['Venda Semanal'], label='Original')
plt.legend(loc='upper left')
plt.subplot(412)
plt.plot(Serie.index, trend, label='Tendência')
plt.legend(loc='upper left')
plt.subplot(413)
plt.plot(Serie.index, seasonal, label='Sazonalidade')
plt.legend(loc='upper left')
plt.subplot(414)
plt.plot(Serie.index, residual, label='Residuals')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()

Conclusão

Analisar séries temporais de vendas fornecerá insights poderosos para vender mais.

Por exemplo, entender as tendências, sazonalidade e ruídos te possibilitará planejar melhor suas atividades.

Agora que você já sabe um pouco mais sobre este tema, que tal conferir outros insights do nosso Blog?

Também os convido a acessar nosso Canal do YouTube.

Por exemplo, você encontrará nele uma série de vídeos sobre Phyton, Excel e Google Sheet que te ajudará a vender mais com dados.

Por fim, os convido a visitar nossa Página de cursos na Udemy, onde abordamos de forma gratuita e com alguns cursos pagos tópicos de data science aplicado a vendas.

Até a próxima.