Caso de Estudo Bellabeat
Compreender padrões de atividade, sono e bem-estar para melhorar decisões de marketing, produto e o envolvimento dos utilizadores.
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Visão Geral
Visão Geral
A Bellabeat é uma empresa de tecnologia focada na saúde que cria dispositivos inteligentes para mulheres — incluindo pulseiras de bem-estar, smartwatches e uma aplicação móvel.
O objetivo desta análise foi compreender como as pessoas utilizam dispositivos semelhantes (Fitbit) para fornecer insights acionáveis que possam melhorar a oferta de produtos e a estratégia de marketing da Bellabeat.
Objetivo
Objetivo
O principal objetivo deste projeto foi:
O principal objetivo deste projeto foi:
✓ Identificar tendências de utilização em atividade e sono
✓ Compreender padrões de comportamento dos utilizadores
✓ Explorar como estes insights podem melhorar estratégias de marketing
✓ Fornecer recomendações para aumentar o envolvimento dos clientes da Bellabeat
Estas conclusões ajudariam a Bellabeat a ajustar os seus produtos, a experiência da aplicação e as estratégias de comunicação.
Conjunto de Dados & Método
Conjunto de Dados & Método
Os dados foram obtidos do conjunto público Fitabase, contendo informações diárias de atividade e sono recolhidas de 33 utilizadores de Fitbit ao longo de 30 dias.
Etapas de Processamento
Etapas de Processamento
✓ Importámos três conjuntos de dados principais: Atividade Diária, Sono e Registos de Peso
✓ Dados limpos: remoção de duplicados, padronização de datas, correção de inconsistências
✓ Conjuntos de dados combinados numa tabela diária completa
✓ Tratamento de valores em falta, como peso/IMC não registados
✓ Preparação do conjunto de dados para análise de tendências
Insights & Conclusões
Insights & Conclusões
1. Padrões de Atividade Diária
1. Padrões de Atividade Diária
Os utilizadores são mais ativos às terças-feiras e aos sábados, indicando picos de atividade física a meio da semana e ao fim de semana.
2. Padrões de Sono
2. Padrões de Sono
Os utilizadores tendem a dormir mais às quartas-feiras e aos domingos, sugerindo ciclos semanais no comportamento de descanso.
3. Passos vs Calorias Queimadas
3. Passos vs Calorias Queimadas
Existe uma forte correlação positiva entre passos e calorias queimadas — mais passos geralmente resultam em maior gasto calórico.
4. Aplicações para a Bellabeat
4. Aplicações para a Bellabeat
Com base nos insights, a Bellabeat pode:
✓ Fornecer recomendações personalizadas (lembretes de atividade, dicas de sono)
✓ Criar desafios de atividade em dias de baixa movimentação
✓ Destacar funcionalidades relacionadas à monitorização do sono
✓ Utilizar insights para melhorar a experiência da aplicação Bellabeat
Visuais do Dashboard
Visuais do Dashboard
Dashboard Final
Dashboard Final
Processo de Limpeza de Dados
Processo de Limpeza de Dados
Descarregar Relatório Completo
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Access the complete analysis, including methodology, visualizations, insights, and recommendations for Bellabeat’s marketing and product strategy.
Ver Dashboard Interativo
Ver Dashboard Interativo
Explore o dashboard interativo em Tableau para visualizar a atividade dos utilizadores, padrões de sono e principais tendências comportamentais identificadas na análise.
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