Este projeto tem como objetivo realizar uma análise básica de dados utilizando Python, explorando um conjunto de dados pré-definido para extrair insights simples através de estatísticas descritivas e visualizações gráficas.
O projeto foi desenvolvido no Jupyter Notebook, a partir das bibliotecas Python, Pandas, Matplotlib e seaborn, para análise e visualização dos dados.
!pip install pandas
!pip install matplotlib
!pip install seaborn
- Número de Linhas: O conjunto de dados possui 25 linhas.
- Número de Colunas: Existem 5 colunas no conjunto de dados.
- Tipos de Dados: As colunas incluem ID (inteiro), Nome do Curso (texto), Quantidade de Vendas (inteiro), Preço Unitário (float) e Data (data).
- Média de Vendas.
- Média de Preço Unitário
- Receita Total
- Curso mais Popular: "Introdução à Programação em Python" foi o curso com maior número de vendas.
- Gráfico de Barras: Mostra a quantidade de vendas de cada curso.
- Gráfico de Dispersão: Exibe a relação entre quantidade de vendas e preço unitário dos cursos ao longo do tempo.
- Mapa de Calor: Visualiza as correlações entre as variáveis numéricas (Quantidade de Vendas X Preço Unitário).
A análise realizada proporcionou insights valiosos sobre as vendas de cursos online. A plataforma demonstrou um forte desempenho financeiro com uma receita total significativa. Além disso, "Introdução à Programação em Python" se destacou como o curso mais popular, indicando um grande interesse nesse tema específico. As visualizações de dados ajudaram a compreender melhor a distribuição das vendas ao longo do tempo e a relação entre as variáveis quantitativas, como preço e quantidade de vendas. O mapa de calor revelou correlações interessantes entre as variáveis numéricas do conjunto de dados. Essas informações são essenciais para direcionar futuras estratégias de marketing, desenvolvimento de novos cursos na plataforma e analise de mercado.
Para visualizar o projeto completo, visite o Análise de Dados: Vendas de Cursos Online.