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thomasgocouto/EDA-OlistDatabase

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Desafios Olist Database

Nesses desafios propostos em aula à turma de Data Science da Awari, iremos realizar uma breve EDA afim de desenvolver habilidade em SQL através da resolução de exercícios de diferentes níveis de dificuldade.

Os Dados

Olist Database

Os dados utilizados para resolução dos desafios estão dispostos na base de dados da Olist, a maior loja de departamentos dentro dos marketplaces brasileiros. Sendo uma empresa referência dentro do mercado de e-commerce.

Data Schema

Este banco está estruturado conforme os relacionamentos abaixo.

image A database e seu detalhamento podem ser verificados no Kaggle.

Ferramenta

A DBMS utilizada para construção das queries foi o Big Query.

Desafios

Desafio 1

Exercício 1: Selecione os dados da tabela de pagamentos onde só apareçam os tipos de pagamento “VOUCHER” e “BOLETO”. Query

Exercício 2: Retorne os campos da tabela de produtos e calcule o volume de cada produto em um novo campo. Query

Exercício 3: Retorne somente os reviews que não tem comentários.Query

Exercício 4: Retorne pedidos que foram feitos somente no ano de 2017. Query

Exercício 5: Encontre os clientes do estado de SP e que não morem na cidade de São Paulo. Query

Desafio 2

Exercício 1: Retorne a quantidade de itens vendidos em cada categoria por estado em que o cliente se encontra, mostrando somente categorias que tenham vendido uma quantidade de items acima de 1000. Query

Exercício 2: Mostre os 5 clientes (customer_id) que gastaram mais dinheiro em compras, qual foi o valor total de todas as compras deles, quantidade de compras, e valor médio gasto por compras. Ordene os mesmos por ordem decrescente pela média do valor de compra. Query

Exercício 3: Mostre o valor vendido total de cada vendedor (seller_id) em cada uma das categorias de produtos, somente retornando os vendedores que nesse somatório e agrupamento venderam mais de $1000. Desejamos ver a categoria do produto e os vendedores. Para cada uma dessas categorias, mostre seus valores de venda de forma decrescente. Query

Desafio 3

Exercício 1: Crie uma tabela analítica de todos os itens que foram vendidos, mostrando somente pedidos interestaduais. Queremos saber quantos dias os fornecedores demoram para postar o produto, se o produto chegou ou não no prazo. Query

Exercício 2: Retorne todos os pagamentos do cliente, com suas datas de aprovação, valor da compra e o valor total que o cliente já gastou em todas as suas compras, mostrando somente os clientes onde o valor da compra é diferente do valor total já gasto. Query

Exercício 3: Retorne as categorias válidas, suas somas totais dos valores de vendas, um ranqueamento de maior valor para menor valor junto com o somatório acumulado dos valores pela mesma regra do ranqueamento. Query

Desafio 4

Exercício 1: Crie uma view (SELLER_STATS) para mostrar por fornecedor, a quantidade de itens enviados, o tempo médio de postagem após a aprovação da compra, a quantidade total de pedidos de cada Fornecedor, note que trabalharemos na mesma query com 2 granularidades diferentes. Query

Exercício 2: Queremos dar um cupom de 10% do valor da última compra do cliente. Porém os clientes elegíveis a este cupom devem ter feito uma compra anterior a última (a partir da data de aprovação do pedido) que tenha sido maior ou igual o valor da última compra. Crie uma querie que retorne os valores dos cupons para cada um dos clientes elegíveis. Query

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