Estou em transição para a área de Análise de Dados, com foco em transformar dados em diagnósticos claros, indicadores úteis e recomendações práticas para tomada de decisão.
Tenho experiência profissional na área de operações offshore no setor de óleo e gás, atuando em ambientes que exigem organização, responsabilidade, controle operacional e tomada de decisão baseada em informações confiáveis.
Nos últimos meses, venho desenvolvendo projetos práticos envolvendo análise de desempenho, diagnóstico operacional, dashboards, KPIs e automação de relatórios, evoluindo de análises descritivas para abordagens mais orientadas a problema de negócio.
Meu objetivo é atuar como Analista de Dados Freelancer, ajudando empresas a organizar dados, acompanhar indicadores, identificar problemas de desempenho e reduzir trabalho manual com automação.
- Análise de dados orientada a problema de negócio
- Dashboards e acompanhamento de indicadores (KPIs)
- Diagnóstico de desempenho em vendas, operações e logística
- Tratamento, organização e padronização de dados
- Automação de relatórios com Python
- Comunicação de insights e recomendações práticas
- Excel
- Power BI
- SQL
- Python
Meu foco é partir do problema de negócio antes da ferramenta.
De forma geral, estruturo minhas análises em etapas:
- Entendimento do problema e do contexto.
- Organização, limpeza e validação dos dados.
- Definição dos indicadores mais relevantes.
- Análise exploratória para identificar padrões, desvios e oportunidades.
- Construção de dashboards ou relatórios objetivos.
- Tradução dos achados em recomendações práticas.
O objetivo não é apenas criar gráficos, mas transformar dados em clareza para apoiar decisões.
Os projetos abaixo foram desenvolvidos com foco em problema de negócio, análise exploratória, indicadores e recomendações práticas.
Análise da relação entre receita, lucro e margem para identificar distorções no desempenho de categorias de produtos.
O projeto evidencia que a categoria Furniture possui alta participação na receita, mas baixa contribuição para o lucro, indicando possível ineficiência de margem, descontos ou mix de produtos.
Inclui recomendações como:
- revisão de política de preços e descontos;
- priorização de categorias mais rentáveis;
- reavaliação do mix de produtos;
- análise da diferença entre faturamento e lucratividade.
Ferramentas: Excel · Tabelas Dinâmicas · KPIs · EDA
Investigação dos fatores associados a atrasos em entregas de e-commerce, com foco em entender onde o risco operacional começa.
O projeto mostra que o atraso não deve ser analisado apenas na etapa final de entrega. Parte do risco aparece antes, especialmente no tempo de despacho dos vendedores.
Inclui:
- análise de prazo prometido, frete e tempo de despacho;
- comparação entre grupos com maior e menor risco de atraso;
- identificação de sinais antecipados de risco logístico;
- recomendações operacionais para monitoramento e prevenção de atrasos.
Ferramentas: Excel · Power Query · KPIs · EDA
Automação de um pipeline de dados para tratamento e análise de preços de combustíveis com dados públicos da ANP.
O projeto foi desenvolvido com foco em redução de trabalho manual, padronização de dados e geração automática de relatório em Excel.
Permite:
- consolidação automática de múltiplos arquivos CSV;
- limpeza, padronização e tratamento dos dados;
- cálculo de indicadores por estado, mês e região;
- geração de relatório estruturado em Excel;
- acompanhamento recorrente de preços por período.
Além da automação, o projeto apoia análises como:
- comparação regional de preços;
- identificação de variações e dispersões;
- monitoramento contínuo de dados públicos.
Ferramentas: Python · pandas · xlsxwriter · openpyxl
Desenvolver soluções simples, úteis e eficientes para negócios que precisam de:
- maior visibilidade de desempenho;
- organização e estruturação de dados;
- acompanhamento de indicadores;
- redução de trabalho manual;
- relatórios mais consistentes;
- apoio à tomada de decisão.
Meu foco principal está em pequenas e médias empresas, e-commerces e operações que utilizam Excel no dia a dia.