Descobrir antes de transformar
Examinar tipos, chaves, relações, duplicidades, ausências e sequências de datas para definir os tratamentos.
Todos os projetos01 02 03 04 
FIG. 01 Visão Geral — valor de mercadorias, pedidos, consumidores e ticket médio. Ampliar imagem
FIG. 02 Entregas — visualização gerada das tabelas exportadas, com escala percentual direta e dados acessíveis abaixo. Ampliar imagem
FIG. 03 Satisfação — distribuição de avaliações e proporção de notas baixas por grupo. Ampliar imagem
01 / DADOS E BI · DA DESCOBERTA AO DASHBOARD
Olist — E-commerce Analytics.
Vendas, entregas e satisfação em uma análise que conecta a qualidade dos dados à consistência dos indicadores.
Estudo de portfólio · notebooks, SQL e dashboard disponíveisAbrir repositório
01 / CONTEXTO
A pergunta de partida
Como acompanhar vendas, prazos de entrega e avaliações sem distorcer os totais ao combinar tabelas com granularidades diferentes?
O Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist reúne nove tabelas e 99.441 pedidos na base original, com compras de setembro de 2016 a outubro de 2018. Cada pergunta exige um recorte próprio de pedidos elegíveis.
Minha contribuição
Projeto de portfólio de minha autoria, conforme o README e a identificação nos notebooks. O trabalho documenta descoberta, limpeza, análise exploratória, estruturação no PostgreSQL e apresentação no Power BI.
Perguntas investigadas
- Como evoluem o valor de mercadorias e o volume de pedidos?
- Quais estados concentram as vendas e os atrasos?
- Como as notas se distribuem entre pedidos pontuais e atrasados?
02 / ABORDAGEM
As decisões do caminho
Limpar com rastreabilidade
Preservar CEPs e identificadores como texto, converter dinheiro em centavos inteiros, registrar alterações e manter ausências que não significam zero.
Consolidar uma linha por pedido
Agregar itens e pagamentos antes das junções. Selecionar uma avaliação por pedido com desempate determinístico e usar elegibilidades distintas para vendas, entregas e satisfação.
Conferir e comunicar
Comparar a base analítica entre Python e SQL e estruturar três páginas no Power BI, com filtros por data da compra e estado do cliente.
03 / ENTREGAS E LEITURAS
O que ficou disponível
- Notebooks de descoberta, limpeza e análise exploratória
- Views analíticas e consultas de validação e negócio
- Dashboard Power BI: Visão Geral, Entregas e Satisfação
O que a análise documenta
No recorte de vendas entregues elegíveis, a documentação registra 96.478 pedidos e 93.358 consumidores distintos.
O valor histórico de mercadorias, sem frete, é R$ 13.221.498,11; o ticket médio por pedido é R$ 137,04.
As páginas de logística e satisfação usam denominadores próprios. A comparação de notas baixas considera a proporção dentro de cada grupo de entrega.
APRENDIZADO EVIDENCIADO
A consistência de um dashboard começa na definição da métrica. Granularidade, elegibilidade e denominador precisam continuar explícitos da limpeza até a visualização.
04 / EVIDÊNCIAS
O projeto, por dentro.
A visão geral considera 96.478 pedidos entregues elegíveis, 93.358 consumidores e R$ 13.221.498,11 em mercadorias, sem frete. O ticket é R$ 137,04 por pedido. Os meses nas bordas têm cobertura parcial; valores históricos não representam impacto profissional.
Consultar os dados desta visualização
| Mês | Pedidos | Mercadorias (R$) | Ticket (R$) |
|---|---|---|---|
| 2016-09 | 1 | 134,97 | 134,97 |
| 2016-10 | 265 | 40.325,11 | 152,17 |
| 2016-11 | 0 | 0 | |
| 2016-12 | 1 | 10,9 | 10,9 |
| 2017-01 | 750 | 111.798,36 | 149,06 |
| 2017-02 | 1.653 | 234.223,4 | 141,7 |
| 2017-03 | 2.546 | 359.198,85 | 141,08 |
| 2017-04 | 2.303 | 340.669,68 | 147,92 |
| 2017-05 | 3.546 | 489.338,25 | 138 |
| 2017-06 | 3.135 | 421.923,37 | 134,58 |
| 2017-07 | 3.872 | 481.604,52 | 124,38 |
| 2017-08 | 4.193 | 554.699,7 | 132,29 |
| 2017-09 | 4.150 | 607.399,67 | 146,36 |
| 2017-10 | 4.478 | 648.247,65 | 144,76 |
| 2017-11 | 7.289 | 987.765,37 | 135,51 |
| 2017-12 | 5.513 | 726.033,19 | 131,69 |
| 2018-01 | 7.069 | 924.645 | 130,8 |
| 2018-02 | 6.555 | 826.437,13 | 126,08 |
| 2018-03 | 7.003 | 953.356,25 | 136,14 |
| 2018-04 | 6.798 | 973.534,09 | 143,21 |
| 2018-05 | 6.749 | 977.544,69 | 144,84 |
| 2018-06 | 6.099 | 856.077,86 | 140,36 |
| 2018-07 | 6.159 | 867.953,46 | 140,92 |
| 2018-08 | 6.351 | 838.576,64 | 132,04 |
| 2018-09 | 0 | 0 | |
| 2018-10 | 0 | 0 |
Dos 95.097 pedidos elegíveis para logística, 6.510 chegaram após a previsão: 6,85%. A mediana do prazo observado é 10,27 dias e o percentil 90 é 23,16 dias. As barras exibem UFs com pelo menos 100 pedidos; a tabela também inclui as demais. Os denominadores diferem do recorte de vendas.
Consultar os dados desta visualização
| UF | Pedidos | Atrasados | Mediana (dias) | Atraso (%) |
|---|---|---|---|---|
| AC | 77 | 3 | 18,38 | 3,9 |
| AL | 393 | 83 | 22,33 | 21,12 |
| AM | 144 | 4 | 25,86 | 2,78 |
| AP | 67 | 2 | 24,35 | 2,99 |
| BA | 3.210 | 391 | 16,95 | 12,18 |
| CE | 1.260 | 176 | 18,23 | 13,97 |
| DF | 2.041 | 118 | 11,58 | 5,78 |
| ES | 1.968 | 213 | 13,71 | 10,82 |
| GO | 1.921 | 126 | 14 | 6,56 |
| MA | 705 | 125 | 19,24 | 17,73 |
| MG | 11.189 | 517 | 10,37 | 4,62 |
| MS | 696 | 68 | 13,97 | 9,77 |
| MT | 871 | 53 | 16,14 | 6,08 |
| PA | 936 | 104 | 21,09 | 11,11 |
| PB | 509 | 53 | 18,2 | 10,41 |
| PE | 1.573 | 153 | 15,74 | 9,73 |
| PI | 469 | 66 | 16,38 | 14,07 |
| PR | 4.842 | 199 | 10,55 | 4,11 |
| RJ | 12.212 | 1.492 | 12,09 | 12,22 |
| RN | 467 | 44 | 16,07 | 9,42 |
| RO | 242 | 7 | 17,64 | 2,89 |
| RR | 40 | 5 | 25,13 | 12,5 |
| RS | 5.262 | 325 | 13,23 | 6,18 |
| SC | 3.492 | 291 | 13,08 | 8,33 |
| SE | 333 | 51 | 18,05 | 15,32 |
| SP | 39.908 | 1.814 | 7,23 | 4,55 |
| TO | 270 | 27 | 15,92 | 10 |
Notas devem ser comparadas como proporções dentro de cada grupo. Entre pedidos atrasados há mais notas baixas proporcionalmente; a associação não demonstra causalidade e a avaliação pode ter viés de resposta.
Consultar os dados desta visualização
| Grupo | Nota 1 | Nota 2 | Nota 3 | Nota 4 | Nota 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| No prazo | 5.828 | 2.331 | 7.144 | 17.973 | 54.825 |
| Atrasado | 3.420 | 552 | 690 | 644 | 1.051 |
Documentação e código
Fontes consultadas na revisão de 03/11/2026. Os links para arquivos usam a revisão examinada.
05 / LIMITAÇÕES
Até onde as evidências vão
- Valores históricos da base não são receita gerada por mim, lucro ou receita líquida da Olist.
- Meses nas bordas da cobertura podem estar incompletos; pedidos entregues não representam todos os status.
- Associação entre atraso e avaliação não demonstra causalidade. Avaliações podem apresentar viés de resposta.
- O mínimo de 100 pedidos na comparação por estado é um critério de apresentação, sem garantir significância estatística.
- As capturas são imagens estáticas. A interação com filtros depende do arquivo PBIX e do Power BI Desktop.
- A visualização de entregas do site foi reconstruída a partir dos CSVs exportados para apresentar percentuais diretos. O arquivo PBIX original permanece como evidência da versão examinada.
Situação documentada
Estudo de portfólio · notebooks, SQL e dashboard disponíveis. Esta descrição se baseia nos artefatos consultados; não estabelece conclusão ou atividade do projeto pela data do último commit.