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Estudo de Caso no Varejo: Um Guia Prático para Transformar Dados em Decisões.

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Com o avanço das tecnologias da informação e comunicação, a geração de grandes volumes de dados tornou-se uma constante, tornando indispensável a automação das etapas de coleta, processamento e análise para subsidiar processos de tomada de decisão. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) consolida-se como uma aliada estratégica, capaz de transformar grandes quantidades de dados em informações relevantes para o planejamento e a gestão organizacional. No setor varejista, a evolução tecnológica é particularmente significativa: o registro manual de transações deu lugar a sistemas digitalizados e orientados por dados, impulsionados por ferramentas analíticas e soluções baseadas em IA. Diante desse cenário, este trabalho apresenta um tutorial aplicado de análise de dados voltado ao varejo, demonstrando como o uso de bibliotecas Python — como Pandas, Matplotlib, Seaborn e Scikit-Learn — pode aprimorar a eficiência gerencial e gerar insights sobre o comportamento de compra dos consumidores. O estudo tem como propósito facilitar o acesso a técnicas de análise de dados por meio de um guia prático, configurando-se como uma ferramenta acessível e didática que contribui para a democratização do conhecimento técnico e o fortalecimento da cultura de decisões baseadas em dados.
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Estudo de Caso no Varejo: Um Guia Prático para Transformar Dados em Decisões.

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.526172513115

  • Palavras-chave: Análise de dados. Varejo. Python. RFM. K-Means. Árvore de decisão.

  • Keywords: Data Analysis. Retail. Python. RFM. K-Means. Decision Tree.

  • Abstract: With the advancement of information and communication technologies, the generation of large volumes of data has become constant, making the automation of data collection, processing, and analysis stages indispensable to support decision-making processes. In this context, Artificial Intelligence (AI) has established itself as a strategic ally, capable of transforming large amounts of data into relevant information for organizational planning and management.In the retail sector, technological evolution is particularly significant: manual transaction recording has been replaced by digital, data-driven systems powered by analytical tools and AI-based solutions. Given this scenario, this work presents an applied data analysis tutorial focused on the retail industry, demonstrating how the use of Python libraries—such as Pandas, Matplotlib, Seaborn, and Scikit-Learn—can enhance managerial efficiency and generate insights into consumer purchasing behavior.The purpose of this study is to facilitate access to data analysis techniques through a practical guide, serving as an accessible and didactic tool that contributes to the democratization of technical knowledge and the strengthening of a data-driven decision-making culture.

  • Lorena Gonçalves Fernandes
  • Elisa Norberto Ferreira Santos
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