Esse projeto foi feito durante o treino prático do curso de SQL para Análise de Dados conduzido por Midori Toyota

O objetivo desse projeto foi criar um Dashboard para analisar as principais características dos clientes que visitam o nosso e-commerce fictício que nós usamos como base de dados, nesse projeto foram usados o PostgreSQL e o Microsoft Excel para a análise.

No Dashboard estão presentes os gráficos com as informações:

• Gênero dos Visitantes, que em sua maior parte são mulheres
• Status Profissional dos Clientes, que em sua maioria são empregados por CLT
• Faixa Etária dos Clientes, que em sua maioria estão entre 20 e 40 anos
• Faixa Salarial, que em uma maioria absoluta está entre 5000 e 10000
• Classificação entre Novo e Seminovo, onde podemos perceber que a maioria dos veículos são seminovos
• Ano de Fabricação do Veículo, que em sua maioria está entre 8 e 10 anos
• Treemap com a informação dos veículos mais visitados por marca.

• PgAdmin 4
• PostgreSQL 15
• Microsoft Excel

• PgAdmin 4
• PostgreSQL 15
• Microsoft Excel 2016 ou superior

• Crie 2 Schemas no PgAdmin 4: sales e temp_tables
• New Query
• Baixe o arquivo "FullQuery.txt" no repositório, aperte Ctrl + A, Copie e Cole no Query Editor e Rode
• Baixe o arquivo "CustomerProfile.sql" no repositório e rode ele
• Baixe o arquivo "Customer_Profile.xlsx" no repositório
• Aproveite o Projeto

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This project was done during the hands-on training of the SQL for Data Analysis course carried out by Midori Toyota

The objective of the project was to create a dashboard that analyzes the main characteristics of the leads that visit the fictitious e-commerce that we use as a database, in this project the PostgreSQL and Microsoft Excel were used for the analysis.

The Dashboard contains graphics with the information:

• Gender of Visitors, who are mostly women
• Professional Status of Clients, who are mostly employed by CLT
• Age Group of customers, most of whom are between 20 and 40 years old
• Income Group, which in an absolute majority is between 5000 and 10000
• Classification between New and Semi-New, where we can see that most vehicles are Semi-New
• Year of Manufacture of the Vehicle, which is mostly between 8 and 10 years
• Treemap with information on the most visited vehicles by brand.

• PgAdmin 4
• PostgreSQL 15
• Microsoft Excel

• PgAdmin 4
• PostgreSQL 15
• Microsoft Excel 2016 or superior

• Create 2 Schemas in PgAdmin 4: sales and temp_tables
• New Query
• Download the FullQuery.txt archive on the repositorie, press Ctrl + A, Copy and Paste in the Query Editor and Run
• Download the CustomerProfile.sql archive on the repositorie and Run it
• Download the Customer_Profile.xlsx archive on the repositorie
• Enjoy the Project

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