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| Atributo | Complexidade |
|---|---|
| Complexidade do Projeto | ⭐️ |
| Criação de Dashboards em Google Data Studio | ⭐️ ⭐️ ⭐️ |
| Google Sheets | ⭐️ ⭐️ ⭐️ |
| Carregamento de Dados | ⭐️ ⭐️ |
| Limpeza de dados | ⭐️ ⭐️ |
| Transformação de Dados | ⭐️ |
| Análise de Dados | ⭐️ |
O Projeto foi proposto pela Alura (escola de tecnologia virtual), como parte do Challenge de BI. Esse é o primeiro de 3 desafios dessa edição.
Realizei esse projeto com o intuito de demonstrar habilidades específicas em criação de dashboards, análise e manipulação de dados. É um projeto simples, mas eficaz no que se propõe. O projeto é para uma empresa fictícia, a Alura Films, que me contratou para fazer uma dashboard a partir de uma base de dados que eles possuem, a base estava em formato “csv” e consistia em 2 tabelas, uma chamada filmes e outra posters. As ferramentas escolhidas foram o Google Data Studio e o Google Sheets, duas ferramentas amplamente utilizadas que possuem pontos fortes e fracos para cada tipo de trabalho.
A base foi fornecida pela própria empresa, tratada e transformada para facilitar a análise. Os dados foram originalmente extraídos da plataforma IMDB e totalizam 1000 filmes.
Para o cálculo do faturamento ajustado pela inflação foi realizado um web scraping do site do U.S. BUREAU OF LABOR STATISTICS
Reconhecer os vieses em uma base de dados é uma habilidade necessária para qualquer um que trabalha com dados, nesse caso os principais vieses percebidos da base são:
- Número Reduzido de Filmes: Apenas 1000 registros
- Filmes mais bem avaliados: A base consiste nos 1000 filmes mais bem avaliados do IMDB, o que não é um problema para analisar os sucessos, mas é um viés importante de se ter em mente.
- Filmes antigos em menor quantidade: Filmes antigos tem menos ocorrências na base, o que trás distorções em médias ou totais de faturamento, por exemplo. De novo para uma análise de dados mais recentes isso não é um problema.
Como meu principal objetivo com o projeto é demonstrar habilidades em criação de dashboards, a ferramenta na qual faria isso não é o mais relevante, afinal os conceitos no design e análise são o mais importante, dito isso eu escolhi o Data Studio por ser uma ferramenta amplamente utilizada, com muitas funcionalidades, por ser gratuita e de fácil utilização em um sistema Mac OS, o que a torna uma ótima opção comparado com competidores como Power BI e Qlik Sense (não roda em Mac) ou Tableau (versão gratuita possui muitas limitações em conectores).
O Google Sheets não é uma ferramenta muito complexa de se trabalhar, principalmente para profissionais de dados, a utilização dela nesse projeto, em vez de um banco relacional, por exemplo, foi simplesmente tirar o foco do carregamento de dados e levar para a manipulação e análise de dados e criação do dashboard. Mesmo assim, para quantidades pequenas de dados ele é uma ótima ferramentas e com ela fui capaz de realizar web scraping para extração de dados e outras transformações na estrutura de dados que facilitaram a leitura pelo Google Data Studio.
A planilha do google sheets com todos os cálculos e o web scraping poder ser vista AQUI
Alguns dados de “Gross” (bilheteria) vieram em um formato numérico errado. Os milhares são divididos por vírgula, como num padrão americano, mas alguns dos valores tinham 1 ou dois números no ultimo conjunto de milhares, como em “55,24” e “600,2”, analisando alguns casos específicos percebi que em algum momento na extração original foram perdidos zeros no final, por isso nesses casos eu apenas corrigi os valores. Assim, “55,24” virou “55,240” e “600,2” virou “600,200”.
Foi realizado um Web Scraping do site do U.S. BUREAU OF LABOR STATISTICS no próprio Google Sheets, onde extraí a inflação acumulada entre todos os anos da base e 2020 (maior ano da Base) e assim calculei o faturamento ajustado no tempo. Dessa maneira pude fornecer uma visão mais justa do faturamento em filmes antigos, comparativamente com os atuais.
Dados vieram no formato “192 min”. Por isso foi criada outra coluna numérica para cálculos, eliminando o “ min”.
A coluna Genre possui de um a três gêneros para cada filme (atributo multi-valorado), dessa forma foi criada uma nova tabela, em formato longo, para facilitar a análise desse atributo.
A tabela de Posters foi juntada com a tabela de Filmes, para facilitar a utilização no Data Studio.
A coluna Overview foi traduzida automaticamente para o português, para melhorar a leitura desse campo.
A Coluna que descreve diversos tipos de classificações indicativas foi usada para construir uma nova coluna, onde é mostrado de forma mais simples os públicos para os quais os filmes são inicialmente indicados, entre crianças, adolescentes e adultos.
A base de dados trazia as 4 principais estrelas (atores) de cada filme, cada um em uma coluna, por isso eu criei uma novo tabela em formato longo, como eu fiz com a tabela de gêneros.
