Análise de Dados de E-commerce com SQL

Este projeto consiste na criação, carga de dados e análise de um banco de dados relacional para um sistema de e-commerce. O objetivo principal é demonstrar a capacidade de transformar dados brutos em inteligência de negócio, utilizando exclusivamente a linguagem SQL para responder a perguntas estratégicas.

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Tabela de Conteúdos

• Visão geral do Projeto
• Diagrama Entidade-Relacionamento (DER)
• Ferramentas e Tecnologias
• Como executar o Projeto
• Análises e Insights (Queries)

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Visão Geral do Projeto

A análise de dados é importante para entender o comportamento do consumidor, gerenciar o estoque e impulsionar o crescimento do negócio. O projeto simula um ambiente de banco de dados real, onde foram estruturadas tabelas para armazenar informações sobre clientes, produtos, pedidos, fornecedores e vendedores. A partir dessa base, foram desenvolvidas consultas SQL focadas em extrair métricas operacionais e estratégicas.

Diagrama Entidade-Relacionamento (DER)

O schema do banco de dados foi projetado para garantir a integridade e o relacionamento lógico entre as entidades principais de um e-commerce.

Principais Entidades:

• Clientes: Dados cadastrais, com distinção entre Pessoa Física e Jurídica.
• Produtos: Informações sobre itens à venda.
• Pedidos: Registro de transações, incluindo custos e status.
• Fornecedores/Vendedores: Entidades que fornecem ou vendem produtos na plataforma.

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Ferramentas e Tecnologias

• Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados: MySQL
• Linguagem: SQL (padrão ANSI)
• Cliente de Banco de Dados: DBeaver

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Como Executar o Projeto

Para recriar o ambiente e executar as análises em seu computador:

1. Clone o Repositório:

   git clone https://github.com/fernandatollotti/ecommerce.git
   cd ecommerce

2. Crie o Banco de Dados: Acesse seu cliente SQL (como o DBeaver) e crie o banco de dados.

   CREATE DATABASE ecommerce;
   USE ecommerce;

3. Crie as Tabelas (Schema): Execute o script database/schema.sql para criar toda a estrutura do banco.

4. Popule o Banco de Dados: Execute o script database/inserts.sql para adicionar os dados de exemplo (clientes, produtos, pedidos, etc.).

5. Execute as Análises: Abra o arquivo database/queries.sql em seu DBeaver e execute as consultas para visualizar os resultados.

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Análises e Insights (Queries)

O arquivo database/queries.sql contém as consultas desenvolvidas para responder a questões-chave do negócio.

Foco no Cliente e Vendas

• Frequência de Compra: Quantidade total de pedidos realizados por cada cliente.
• Clientes Mais Valiosos: Ranqueamento dos clientes por valor total gasto.
• Perfil do Cliente: Segmentação entre Pessoa Física e Pessoa Jurídica.
• Visão Detalhada do Pedido: Quem comprou o quê, quantidade por produto e forma de pagamento utilizada.

Gestão de Produto e Operações

• Produtos Mais Vendidos: Identificação dos produtos com maior volume de vendas.
• Rastreamento de Estoque: Relação detalhada de produtos, seus fornecedores, quantidade em estoque e localização de armazenamento.
• Inteligência de Parcerias: Verificação se há sobreposição de papéis (se algum vendedor também atua como fornecedor) no ecossistema da loja.
• Relação Fornecedor-Produto: Listagem completa de quais produtos são fornecidos por cada parceiro.