#ChristmasMarketAnalysis Analisando Dados do Mercado de Natal
Suposições:
* O arquivo christmas_market.csv contém dados relacionados a um mercado de Natal.
* Os dados incluem colunas como Data, Hora, Nome do Estande, Categoria de Produto, Vendas, Contagem de Clientes, etc.
Etapas:
* Carregamento e Limpeza de Dados:
* Carregue o arquivo CSV em um DataFrame do Pandas.
* Lide com valores ausentes (por exemplo, exclua linhas ou impute valores ausentes).
* Converta tipos de dados conforme necessário (por exemplo, Data para formato datetime).
* Análise Exploratória de Dados (EDA):
* Estatísticas Resumidas: Calcule estatísticas básicas como média, mediana, mínimo, máximo e desvio padrão para colunas numéricas.
* Visualização de Dados:
* Análise de Séries Temporais: Plote vendas ou contagem de clientes ao longo do tempo para identificar tendências e sazonalidade.
* Análise de Categoria de Produto: Visualize a distribuição de vendas ou contagem de clientes em diferentes categorias de produtos usando gráficos de barras ou gráficos de pizza.
* Desempenho dos Estandes: Analise o desempenho de estandes individuais com base nas vendas ou na contagem de clientes.
* Comportamento do Cliente: Se os dados dos clientes estiverem disponíveis, analise a demografia dos clientes, padrões de compra e hábitos de consumo.
* Teste de Hipóteses e Análise Estatística:
* Análise de Correlação: Determine se há uma correlação entre variáveis como vendas e contagem de clientes, ou entre vendas e hora do dia.
* Teste de Hipóteses: Teste hipóteses sobre o impacto de fatores como clima, promoções ou eventos especiais nas vendas ou contagem de clientes.
* Modelagem Preditiva:
* Análise de Regressão: Construa modelos de regressão para prever vendas ou contagem de clientes com base em fatores como tempo, dia da semana, clima e promoções.
* Previsão de Séries Temporais: Use modelos de previsão de séries temporais para prever vendas futuras ou contagem de clientes.
* Recomendações e Insights:
* Com base na análise, forneça recomendações para otimizar o mercado de Natal, como:
* Mix de Produtos: Ajuste o mix de produtos com base na demanda dos clientes e no desempenho de vendas.
* Estratégia de Precificação: Otimize estratégias de precificação para diferentes categorias de produtos.
* Marketing e Promoções: Implemente campanhas de marketing direcionadas e promoções para atrair mais clientes.
* Eficiência Operacional: Melhore a eficiência operacional otimizando níveis de pessoal e gerenciamento de inventário.
Exemplo de Código (Python com Pandas):
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Carregar os dados
df = pd.read_csv('christmas_market.csv')
# Limpe os dados (lidar com valores ausentes, converter tipos de dados)
# Análise Exploratória de Dados
print(df.describe()) # Estatísticas resumidas
df['Sales'].plot() # Gráfico de séries temporais de vendas
df['Product Category'].value_counts().plot(kind='bar') # Gráfico de barras da distribuição da categoria de produtos
# Análise e visualização adicionais conforme necessário
Nota: Esta é uma estrutura geral. As técnicas específicas de análise e visualização dependerão dos dados disponíveis e das questões de pesquisa que você deseja responder.