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📊 Análise de Desempenho de Lojas — Challenge Data Science

Este projeto tem como objetivo analisar dados de vendas de quatro lojas fictícias da rede Alura Store, fornecendo uma recomendação fundamentada sobre qual unidade apresenta o menor desempenho e, portanto, deveria ser considerada para venda.

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🎯 Objetivo

Auxiliar o Senhor João, proprietário da rede, na tomada de decisão estratégica baseada em dados.
A análise integra informações de:

• 💰 Faturamento
• ⭐ Satisfação do cliente
• 🚚 Custos operacionais (frete)

Com base nesses indicadores, o projeto identifica a loja com os maiores desafios e menor potencial de crescimento.

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🧩 Estrutura do Projeto

O código foi organizado em módulos independentes para garantir clareza, escalabilidade e manutenção simples:

Arquivo	Função
importacao.py	Centraliza o carregamento e a unificação dos dados de todas as lojas a partir de fontes online.
analise_*.py	Scripts individuais para análises específicas — faturamento, frete, avaliações, etc. Cada módulo gera um relatório e um gráfico.
desafio_concluido.py	Script principal que orquestra toda a análise, gera o relatório consolidado no terminal e exibe o dashboard final.

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🛠️ Como Executar o Projeto

Siga os passos abaixo para executar a análise em seu ambiente local.

1. Pré-requisitos

• Python 3.6 ou superior.

2. Instalação

Primeiro, clone este repositório para a sua máquina:

git clone <url-do-seu-repositorio>
cd <nome-do-repositorio>

Em seguida, instale as dependências necessárias utilizando o arquivo requirements.txt:

pip install -r requirements.txt

3. Executando a Análise Principal

Para rodar o projeto completo e obter o relatório final, execute o script desafio_concluido.py:

python desafio_concluido.py

4. O que Esperar

Ao executar o comando acima, duas coisas acontecerão:

1. No seu terminal: Será impresso um relatório de texto detalhado, explicando o objetivo da análise, a justificativa e a conclusão sobre qual loja vender.

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           RELATÓRIO DE ANÁLISE DE DESEMPENHO DAS LOJAS
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   ...
   

2. Uma nova janela: Um gráfico (dashboard) será exibido, contendo um gráfico de pizza que aponta visualmente para a loja recomendada para venda, junto com uma legenda detalhada que apresenta os principais indicadores (Faturamento, Avaliação Média e Frete Médio) de cada loja.

✒️ Autor

• Danilo C Silva - danilodevsys