Aulas

• 01 - 1. Apresentando a base de dados que vamos utilizar nesse módulo cloud_download
• 02 - 2. Usando a biblioteca os para buscar os arquivos da nossa base de dados cloud_download
• 03 - 3. Importando todas as bases de dados para o pandas cloud_download
• 04 - 4. Analisando a base de ordens, itens e pagamentos para iniciar o entendimento dos dados cloud_download
• 05 - 5. Utilizando o groupby do pandas para analisar as ordens com mais de 1 item cloud_download
• 06 - 6. Fazendo o pivot (pivotando) da tabela para analisar diferentes itens na mesma ordem cloud_download
• 07 - 7. Finalizando o entendimento da base analisando pagamentos, vendedores e review cloud_download
• 08 - 8. (Opcional) Criando um banco de dados utilizando a documentação do sqlite3 cloud_download
• 09 - 9. (Opcional) Criando uma tabela utilizando um DataFrame do pandas cloud_download
• 10 - 10. (Opcional) Inserindo dados em uma tabela utilizando o to_sql e o INSERT cloud_download
• 11 - 11. (Opcional) Atualizando e deletando registros em uma tabela utilizando UPDATE e DELETE cloud_download
• 12 - 12. Usando a biblioteca os para visualizar os arquivos que iremos transformar em tabelas cloud_download
• 13 - 13. Criando um banco de dados e a nossa primeira tabela cloud_download
• 14 - 14. Adicionando todos os arquivos da pasta como tabelas no banco de dados cloud_download
• 15 - 15. Ajustando as colunas de datas e usando o if_exists para substituir tabelas em uma banco cloud_download
• 16 - 16. Criando uma função para automatizar as consultas no nosso banco de dados cloud_download
• 17 - 17. Apresentando o banco de dados de vendas cloud_download
• 18 - 18. ExercicioMelhorando a satisfacao do cliente cloud_download
• 19 - 19. Criando uma história com seus dados cloud_download
• 20 - 20. Dicas para uma boa apresentação de dados cloud_download
• 21 - 21. A estrutura de uma história cloud_download
• 22 - 22. Resolução - O problema realmente existe Conectando ao banco e começando a analisar a tabela de pedidos cloud_download
• 23 - 23. Resolução - Tratando as colunas de data que estão como texto (usando o to_datetime do pandas) cloud_download
• 24 - 24. Resolução - Calculando o atraso na entrega e verificando a média de atraso utilizando o datetime cloud_download
• 25 - 25. Resolução - Utilizando o to_period para calcular a média do atraso em cada um dos meses cloud_download
• 26 - 26. Resolução - Analisando o máximo e mínimo do atraso e visualizando graficamente utilizando o matplotlib cloud_download
• 27 - 27. Resolução - Criando uma função para contar o número de pedidos atrasados (usando apply e lambda function) cloud_download
• 28 - 28. (Opcional) Formatando o gráfico de pedidos atrasados no matplotlib cloud_download
• 29 - 29. Resolução - Relação da avaliação com o atraso (Analisando a tabela de avaliações e a tabela de pedidos) cloud_download
• 31 - 31. Resolução - Avaliando a média e o máximo das notas para pedidos com mais de uma avaliação cloud_download
• 33 - 33. Resolução - Entendendo a relação entre o atraso e a avaliação dos clientes cloud_download
• 34 - 34. Resolução - Calculando a média da avaliação por cada período de atraso e apresentando graficamente essa informação cloud_download
• 35 - 35. (Opcional) Formatando o gráfico de atraso no pedido x avaliação cloud_download
• 36 - 36. Resolução - Avaliando os comentários de pedidos atrasados cloud_download
• 37 - 37. Resolução - Usando o wordcloud para verificar as palavras mais frequentes nas reclamações cloud_download
• 38 - 38. Resolução - Melhorando a núvem de palavras (wordcloud) e criando uma núvem de frases cloud_download
• 39 - 39. Criando uma história com os dados gerados na nossa análise cloud_download