Eコマースダッシュボード

概要

Profissão Ciência de Dados コースのアナリティクス深化モジュールの最終プロジェクト。 SQLを使用してEコマースのトランザクションデータと顧客データを統合し、動的フィルター付きのインタラクティブHTMLダッシュボードで結果を表示する。

ハイライト

完全なSQLパイプライン：読み込み、正規化、INNER JOIN、エクスポート
自己完結型HTMLダッシュボード — 296件のレコードを埋め込み、サーバー不要
性別・州・カテゴリのフィルター付き7種類のインタラクティブ指標
生データの正規化（ヨーロッパ形式 72,93 → 小数点 72.93）

プロジェクト構造

ecommerce-dashboard/
├── data/
│   ├── raw/                 # ソースデータ（トランザクションと顧客）
│   └── processed/           # 統合データセット（JOINの結果）
├── notebooks/
│   └── Profissao Cientista de Dados M26 Projeto.ipynb
├── src/
│   └── dashboard.html       # インタラクティブダッシュボード（Chart.js）
├── requirements.txt
└── README.md

技術スタック

技術	バージョン	役割
Python	3.13	メイン言語
pandas	latest	データ操作とエクスポート
SQLite（`sqlite3`）	built-in	JOINのためのインメモリDB
Jupyter Notebook	latest	インタラクティブなデータパイプライン
Chart.js	4.4.0	ダッシュボードの可視化

データパイプライン

TB_TRANSACOES_PROJETO_ECOMM.csv   TB_CLIENTES_PROJETO_ECOMM.csv
              │                                │
              ▼                                ▼
     ┌────────────────┐             ┌────────────────────┐
     │  Raw読み込み   │             │   Raw読み込み      │
     │  正規化        │             │                    │
     │  Price: ,→.   │             │                    │
     └────────┬───────┘             └─────────┬──────────┘
              │                               │
              ▼                               ▼
     ┌─────────────────────────────────────────────────┐
     │          インメモリSQLite                        │
     │  id_client でINNER JOIN                         │
     └─────────────────────────┬───────────────────────┘
                               │
                               ▼
         dados_ecommerce_final.csv（296件のレコード）
                               │
                               ▼
                  dashboard.html（自己完結型）

JOINの選択理由

INNER JOIN を採用した理由は、特定された顧客に紐づくトランザクションの分析が目的だから。顧客テーブルに対応レコードがないトランザクション（孤立レコード）は人口統計・地理的メトリクスに価値を持たないため除外 — 結果として296件の統合レコード。

ダッシュボード

src/dashboard.html は自己完結型：296件のレコードがHTML内に直接埋め込まれており、サーバーやライブデータベース接続は不要。

表示メトリクス：

メトリクス	タイプ
総売上と平均チケット	KPIカード
トランザクション数とユニーク顧客数	KPIカード
州別地理的分布	棒グラフ
性別人口統計プロファイル	ドーナツグラフ
商品カテゴリ別売上	横棒グラフ
価格分布	ヒストグラム（10ビン）
トランザクション数上位の職種	横棒グラフ

インタラクティブフィルター： 性別、州、カテゴリ — フィルター選択時にすべての KPIとグラフが更新される。

実行方法

データパイプライン（オプション）

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

ノートブックを開いてすべてのセルを実行。 data/processed/dados_ecommerce_final.csv が生成される。

ダッシュボード

オプションA — ローカルサーバー（推奨）：

python3 -m http.server 8000

http://localhost:8000/src/dashboard.html を開く。

オプションB — ブラウザで直接開く：

src/dashboard.html をダブルクリックまたは File > Open。