Fase 1
Geração de Dados com Python
Utilizamos Python com as bibliotecas Pandas, NumPy e Random para gerar um dataset realista de 10.000 linhas com colunas: Data, Vendedor, Cliente, Região, Produto, Valor e Forma de Pagamento.
Visualização de dados em tempo real para decisões comerciais estratégicas
Este dashboard comercial foi desenvolvido para otimizar o acompanhamento de vendas, leads e performance de equipes. Com uma interface intuitiva e dados atualizados automaticamente, permite que gestores tomem decisões baseadas em dados concretos.
Acompanhamento de métricas em tempo real com atualização automática
Scripts para processamento e preparação de dados automatizados
Design pensado para facilitar a análise e interpretação dos dados
Fase 1
Utilizamos Python com as bibliotecas Pandas, NumPy e Random para gerar um dataset realista de 10.000 linhas com colunas: Data, Vendedor, Cliente, Região, Produto, Valor e Forma de Pagamento.
Fase 2
Os dados gerados foram importados no Power BI e tratados usando Power Query (linguagem M) para limpeza, tipagem e transformações necessárias.
Fase 3
Perguntas-chave orientaram o design: Qual região tem mais vendas? Qual vendedor gerou mais receita? Qual produto é o mais vendido? Há sazonalidade? Qual forma de pagamento mais usada?
Fase 4
Recursos implementados: filtros dinâmicos, drill-down, alertas automáticos para metas não atingidas e atualizações programadas.
60%
Redução no tempo para geração de relatórios de vendas
25%
Aumento na taxa de conversão de leads
100%
Integração de dados de várias plataformas
8%
Margem de erro na previsibilidade de vendas
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