Técnicas para garantir a máxima precisão na interpretação dos dados, oferecendo insights confiáveis e acionáveis.
Transformamos dados em visualizações claras e intuitivas que facilitam a tomada de decisões estratégicas.
Soluções de análise de dados sob medida para atender às necessidades específicas, otimizando resultados e eficiência.
Sempre na vanguarda das tecnologias e metodologias de análise de dados, garantindo abordagens inovadoras e eficazes.
Meu nome é Rômulo Fortaleza e sou um analista de dados apaixonado por transformar dados em insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.
Minha abordagem é orientada a resultados, buscando sempre identificar padrões e tendências que possam melhorar processos e aumentar a eficiência operacional.
Venho desenvolvendo projetos para aprimorar ainda mais minhas análises. Sempre tento ser um solucionador de problemas, comunicando insights técnicos de maneira clara e compreensível para diferentes públicos.
Estou sempre em busca de novos desafios, oportunidades e aprendizado para aplicar minhas habilidades analíticas e contribuir para o sucesso das organizações.
Tomada de Decisões Informadas
Identificação de Oportunidades de Mercado
Otimização de Processos
Melhora na Experiência do Cliente
Previsão e Gestão de Riscos
Melhoria na Gestão de Recursos Humanos
Desenvolvimento de Novos Produtos
Aumento da Rentabilidade
A Análise de Dados é o processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados com o objetivo de descobrir informações úteis, chegar a conclusões e apoiar a tomada de decisões.
As etapas principais incluem:
A EDA é uma abordagem inicial para analisar conjuntos de dados, usando principalmente técnicas de visualização e estatísticas descritivas para resumir suas principais características, frequentemente com o objetivo de descobrir padrões, detectar anomalias e testar hipóteses.
Um modelo preditivo é um tipo de modelo estatístico usado para prever futuros resultados com base em dados históricos. Ele é usado com um conjunto de dados para entender padrões e fazer previsões sobre novos dados.
A Análise de Dados pode ajudar uma empresa a:
A limpeza de dados é crucial porque garante que os dados usados para análise sejam precisos e completos. Dados sujos ou imprecisos podem levar a conclusões erradas e impactar negativamente a tomada de decisões.
Os principais tipos de análises de dados incluem:
Existem várias técnicas para lidar com dados faltantes ou inconsistentes, como:
Uma variável dummy é uma variável binária (0 ou 1) usada para representar uma categoria em modelos estatísticos ou de machine learning. Ela é usada quando se trabalha com dados categóricos que precisam ser incluídos em modelos que requerem dados numéricos.
Transformando dados em decisões inteligentes para impulsionar o sucesso do seu negócio.
A análise foi realizada utilizando Power BI.
Os dados foram extraídos, tratados e analisados via SQL, e depois
importados para o Power BI para criação de visualizações interativas.
O objetivo dessa análise é comparar títulos da Netflix com base em votos,
gêneros e popularidade, identificando tendências e insights
estratégicos.
A análise foi realizada utilizando SQL e Power BI. Primeiramente, os dados foram analisados via SQL e depois importados em CSV para o Power BI.
O objetivo dessa análise é mostrar alguns indicadores, receitas e o resultado como um todo, com foco em identificar oportunidades de melhoria. Os principais indicadores analisados são:
– Faturamento
– Ticket médio
– Quantidade de pizzas vendidas
– Quantidade de pedidos
– Quantidade de pizzas por pedido
– Valor total vendido por dia da semana
– Valor total vendido por mês
– Valor total vendido por hora
– Percentual de faturamento por categoria de pizza
– Percentual de vendas por tamanho da pizza
– Total de pizzas vendidas por categoria
– Top 5 pizzas com mais faturamento, pedidos e quantidade vendida
– Top 5 pizzas com menos faturamento, pedidos e quantidade vendida
Na análise, fiz a divisão em três páginas:
1️⃣ Página Principal:
– Total de acessos
– Títulos mais assistidos
– Total de horas assistidas
– Média de horas assistidas
– Tipo de conteúdo mais acessado
– Porcentagem de uso
– Total de horas por dispositivo
– Total de acessos mensais
2️⃣ Página de Análise das Horas Assistidas:
– Total de horas assistidas de cada perfil
– Total de horas por ano
– Horas por tipo de conteúdo
– Top 5 títulos mais assistidos
– Total de horas por dia da semana
– Média de horas por título
3️⃣ Página de Títulos Mais Assistidos por Perfil:
– Número de títulos assistidos
– Total de acessos
– Total de horas assistidas
– Total de perfis
– Tempo médio assistido
– Total assistido por mês
– Títulos mais assistidos
– Total de títulos mais assistidos por perfil
– Total de títulos assistidos por dispositivos
– Total assistido por tipo de conteúdo
– Tabela mostrando o ano, total assistido por dia da semana e tipo de conteúdo assistido
