Projetos

A saúde mental dos estudantes é uma questão essencial e cada vez mais relevante. Este projeto busca explorar os fatores que influenciam os casos de depressão em estudantes por meio de uma análise de dados detalhada.

Com o Power BI, desenvolvi visualizações interativas que destacam tendências e correlações entre variáveis como duração do sono, grau de escolaridade e gênero.

Principais Insights

• Duração do Sono: Estudantes que dormem menos de 5 horas registraram o maior número de casos de depressão, com 8,3 mil casos reportados.

• Grau de Escolaridade: O maior número de casos foi observado entre estudantes do ensino médio, com 6,1 mil casos.

• Casos por Gênero: Homens somam 15,5 mil casos, enquanto mulheres representam 12,4 mil casos.

• Diagnóstico Geral: 58,55% dos estudantes analisados receberam o diagnóstico de depressão.

Objetivo: Este projeto foi uma oportunidade de aplicar habilidades em análise e visualização de dados para abordar um problema crítico. Ele demonstra como fatores externos podem impactar significativamente o bem-estar mental dos estudantes, utilizando dados para gerar insights relevantes.

Recursos Base de Dados: A fonte utilizada para a análise.

Apresentação do Projeto

Este projeto consiste em um estudo sobre KPIs na área de marketing, utilizando o Excel para análise de desempenho de campanhas realizadas via Google Ads ao longo do ano de 2022 para uma empresa de educação.

Objetivo do Projeto

O principal objetivo é calcular e analisar indicadores-chave de desempenho (KPIs) para compreender o impacto dos anúncios e identificar quais segmentos etários apresentam menor retorno sobre investimento (ROI).

Indicadores Utilizados

A análise é baseada nos seguintes indicadores:

• CTR (Click-Through Rate) - Percentual de cliques por exibição do anúncio.

• CPC (Custo por Clique) - Valor investido dividido pelo número de cliques.

• Receita - Multiplicação entre a quantidade de vendas e o preço do produto (R$ 300,00).

• CAC (Custo de Aquisição de Cliente) - Valor investido dividido pelo número de vendas.

• ROI (Retorno sobre Investimento) - (Receita - Investimento) / Investimento.

Após calcular os indicadores, buscamos identificar quais anúncios tiveram ROI abaixo de 2 e quais faixas etárias foram mais afetadas por essa baixa performance.

Estrutura dos Dados

Os dados analisados incluem as seguintes informações:

• ID do Anúncio

• Data

• Campanha

• Faixa Etária

• Gênero

• Quantidade de Exibições do Anúncio

• Quantidade de Cliques

• Valor Investido

• Quantidade de Vendas

Metodologia e Ferramentas Utilizadas

Para a construção da análise, utilizei:

• Microsoft Excel para organização e processamento dos dados.

• Tabelas Dinâmicas para sumarização e exploração dos dados.

Resultados

Este estudo foi desenvolvido com foco na compreensão de KPIs essenciais para análise de dados e no uso do Excel para essa função. Os insights gerados nessa análises auxiliam na identificação de padrões de investimento, podendo contribuir para campanhas futuras mais estratégicas e eficientes.