Este repositório contém o projeto elaborado para a LuizaLabs de criação de dois modelos, um de clusterização dos produtos da empresa e outro modelo para predizer a quantidade de produtos que devem ser estocados pelos meses seguintes. Este projeto foi montado seguindo as premissas de Pesquisas Reprodutíveis, de modo que qualquer pessoa consiga chegar aos mesmos resultados que eu utilizando os passos que segui no Jupyter Notebook.

Dependências do projeto

Todas as dependências podem ser encontradas no arquivo requirements.txt, mas abaixo estão listadas:

• Numpy
• Scikit-Learn
• Pandas
• Jupyter Notebook
• Matplotlib
• statsmodels

Para instalar as dependências execute na pasta raiz do projeto: pip install -r requirements.txt.

Para acessar o Jupyter Notebook que criei, execute na pasta raiz do projeto jupyter notebook. Logo em seguida seu browser será aberto e basta selecionar o arquivo Relatório Luiza Labs.ipynb.

É importante frisar que os dados utilizados para este desafio não foram adicionados a este projeto.

Estrutura do projeto

  .
  |-reports
  |  |- Relatorio_Luiza Labs.html
  |  |- markdown
  |  |  |- Relatório Luiza Labs.md
  |-data
  |- Relatório Luiza Labs.ipynb
  |- requirements.txt

A pasta report contém um arquivo html com uma versão do relatório gerado a partir do estudo feito nesse projeto. Esse arquivo contém todos os insights e estudos feitos, bem como uma descrição detalhada de como foi elaborado o projeto.

Todas as referências utilizadas para a criação desse projeto estão descritas no report.