Como referenciar este texto: ‘Case: Otimização de recursos e expansão estratégica na Nestlé’. Rodrigo Terra. Publicado em: 19/12/2024. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/dados/case-otimizacao-de-recursos-e-expansao-estrategica-na-nestle/.
Conteúdos que você verá nesta postagem
Apresentação do case
Cargos, CEP, Clientes, Funcionários, Nível e PQ. Cada uma dessas bases contém informações específicas que, quando integradas e analisadas de maneira eficiente, podem gerar insights valiosos sobre as operações e os colaboradores da Nestlé, bem como identificar tendências no comportamento dos consumidores. Desafio proposto
Análise e Solução
No Case Nestlé, a análise de dados foi conduzida utilizando Python em um ambiente do Google Colab. O projeto apresentou um fluxo completo de manipulação, limpeza, integração e visualização de dados. A seguir, destacamos os principais passos e justificativas adotados para solucionar o desafio.
Passo 1: Configuração e Importação das Bibliotecas
Foram utilizadas bibliotecas como pandas, numpy, matplotlib e seaborn, essenciais para a manipulação e visualização de dados. A integração com o Google Drive garantiu o acesso direto aos arquivos necessários.
Justificativa: Essas ferramentas são amplamente utilizadas por cientistas de dados devido à sua eficiência e facilidade de uso.
Passo 2: Leitura dos Dados
Os arquivos CSV foram carregados em DataFrames usando o pandas, com separadores ajustados para o formato correto. As bases incluíam dados sobre cargos, CEPs, clientes, funcionários, níveis hierárquicos e produtos/serviços.
Justificativa: Carregar os dados em DataFrames permite uma manipulação eficiente e estruturada, facilitando as análises subsequentes.
Passo 3: Limpeza de Dados
Foram realizadas várias etapas de limpeza:
- Conversão de datas com
pd.to_datetimepara corrigir formatos inconsistentes. - Anonimização de informações sensíveis, como CPF e RG.
- Remoção de duplicatas e tratamento de valores nulos.
Justificativa: Essas etapas garantem a integridade e a conformidade com boas práticas de privacidade, além de evitar erros durante a análise.
Passo 4: Integração de Dados
As bases foram integradas usando chaves comuns (como CEP e cargos) para criar DataFrames unificados que conectam informações de funcionários, clientes e regiões.
Justificativa: A integração de dados enriquece a análise, permitindo correlações e insights mais profundos.
Passo 5: Análise Exploratória
Foram gerados gráficos e tabelas para compreender melhor a distribuição dos dados:
- Distribuição de funcionários por região, cargo e nível hierárquico.
- Análise de clientes por região, nível de importância e valor de contrato.
- Relacionamento entre cargos e níveis hierárquicos.
Exemplo: Um gráfico de barras apresentou a distribuição de funcionários por região, destacando regiões com maior concentração.
Justificativa: Visualizações ajudam a identificar padrões, tendências e possíveis anomalias de forma clara e intuitiva.
Passo 6: Análise de Contratos
Calculou-se o valor total e médio de contratos por região, além da quantidade média de serviços por cliente.
Exemplo: Foi identificado que determinadas regiões apresentaram valores médios de contrato significativamente maiores, justificando estratégias diferenciadas.
Justificativa: Esses insights são cruciais para decisões estratégicas, como alocação de recursos e definição de metas regionais.
Passo 7: Visualização de Relacionamentos
Foram criadas tabelas cruzadas e gráficos empilhados para explorar relações entre cargos, níveis hierárquicos, regiões e importância dos clientes.
Justificativa: Essas análises oferecem uma visão mais detalhada de como diferentes variáveis se relacionam, ajudando a identificar áreas críticas ou oportunidades de melhoria.
Resultados e Conclusão
O projeto destacou a importância de um pipeline robusto de análise de dados, que começa com a limpeza e integração das bases, segue para a exploração visual e culmina em insights estratégicos. A aplicação das melhores práticas de ciência de dados garantiu a geração de informações valiosas para a tomada de decisões.
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