Portfólio de Cristiane Thiel

Detalhamento do Projeto

O desafio era processar e analisar os dados da plataforma para responder às perguntas do gestor. Isso incluía identificar os restaurantes mais bem avaliados, os países e cidades com maior presença na plataforma, os tipos de culinária mais populares e a relação entre serviços oferecidos e desempenho.

- Um dashboard interativo foi criado, permitindo a visualização de KPIs essenciais.
- Foram identificados padrões de desempenho por país, cidade e tipo de culinária.
- O marketplace pode tomar decisões mais informadas sobre expansão, parcerias e melhorias operacionais.
- O estudo revelou oportunidades para otimizar a oferta de serviços como reservas e entregas.

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Metodologia

Coleta de Dados:
Os dados foram obtidos do conjunto disponível no Kaggle (arquivo zomato.csv).

Exploração e Limpeza de Dados:
Remoção de colunas irrelevantes.
Tratamento de valores ausentes e duplicados.
Renomeação das colunas para um padrão mais intuitivo.

Transformação de Dados:
Conversão de códigos numéricos em nomes de países.
Categorizando os restaurantes com base na faixa de preço.
Associação de códigos de cor aos seus respectivos nomes.
Classificação dos restaurantes pelo principal tipo de culinária.

Análise de Dados e Respostas:
Cálculo e identificação de tendências e padrões nos dados.
Resolução das questões propostas (número de restaurantes, avaliações, serviços, médias de preços).

Desenvolvimento do Dashboard:
Utilização do framework Streamlit para criação de uma interface interativa.
Exibição dos insights por meio de gráficos, mapas e tabelas dinâmicas.

Ferramentas

Linguagem de Programação: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly)
Análise e Manipulação de Dados: Python
Visualização de Dados: Python e Streamlit
Ambiente de Desenvolvimento: VS Code