O preço da gasolina atingiu novos picos este ano e, enquanto nos últimos meses tem havido reduções, nós desenvolvemos uma solução de data analysis para continuar abastecendo seu carro com a maior vantagem.
E o que análise de dados tem a ver com o preço da gasolina? Pensa com a gente: Para economizar, você pode comparar a tabela de preços em diferentes postos e abastecer seu carro onde houver a maior vantagem. Mas nem sempre você tem o tempo e os recursos necessários! Por isso, vamos mostrar uma maneira de automatizar esse processo.
Análise dos dados do preço da gasolina
Nesse artigo, vamos simular o trabalho de um analista de dados para lidar com a alta dos combustíveis. Você pode seguir o passo a passo para cumprir todas as etapas do processo de análise, desde a captação dos dados até a tomada de decisão! São esses e outros princípios de Business Intelligence, ou inteligência de negócios, que nós vamos usar para alcançar os melhores resultados.
Qlik Sense
Para executar esse projeto, podemos usar o Qlik Sense, a ferramenta de Business Intelligence da Qlik. No Qlik Sense, podemos associar diversas fontes de informação e criar visualizações completas com muita autonomia. Assim, teremos uma jornada única de descoberta com dados! Além disso, não vamos precisar de nenhum conhecimento técnico de programação e nossa experiência poderá ser totalmente intuitiva.
Base de dados
A ANP — Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis — disponibiliza uma base de dados com os valores praticados em todo o país desde 2004. Ou seja, podemos ver não só os valores atuais, como toda a escalada de preços.
ETL — Extract, Transform & Load
Vamos começar revisando as etapas de ETL, isto é, Extract, Transform and Load. A primeira etapa, Extração, trata de obter todos os dados que vamos utilizar na análise.
Os dados da ANP são disponibilizados por semestre, em arquivos .csv. O arquivo de metadados nos mostra o formato da base:
Depois de baixar todos os arquivos de dados, podemos abrir o Qlik Sense.
Vale ressaltar que o Qlik Sense é uma solução de análise de dados SaaS — software as a service. Isso significa que podemos armazenar toda a base de dados na própria nuvem do Qlik e, assim, não ficamos limitados ao hardware quando for preciso executar scripts mais complexos e demorados.
De forma resumida, o que esse script faz é criar uma tabela com as colunas originais da base de dados. Nessa etapa, não é recomendado fazer nenhum tipo de alteração dos dados.
Já na etapa de Transformação, usamos outro script para carregar todos os dados extraídos e poder aplicar as alterações que desejo para minha análise:
Por exemplo, aplicamos a estrutura de Mapping/ApplyMap para substituir os valores do campo “Região – Sigla” pelos seus respectivos nomes em extenso.
Aplicamos, também, a transformação Num(Num#(“Valor de Venda”),’##,##’), com o propósito de garantir que a coluna de “Valor de Venda” de fato terá valores numéricos – ao invés de uma possível string – e com duas casas decimais.
Por fim, através da instrução where, criamos um filtro em toda a base de dados para retornar apenas dados relativos à gasolina, descartando os demais tipos de combustível para obter uma melhor performance na análise.
Chegamos, então, à última etapa: Carga. Vamos carregar para o dashboard apenas os campos significativos para a análise. As únicas transformações recomendadas nessa etapa são mudanças no nome dos campos, a fim de deixá-los mais user friendly.
Análises e visualizações
Com os dados preparados, é hora de trabalhar as análises e desenvolver as visualizações apropriadas. Em outras palavras, é hora de criar o dashboard!
Em Business Intelligence, é importante que os dados sejam visualizados em gráficos e tabelas para facilitar o compartilhamento e, por fim, a tomada de decisão! Note que, em uma empresa, não só os líderes e gestores fazem escolhas importantes para o sucesso do negócio. Por isso, é importante tor8nar os dados acessíveis nos diferentes níveis da organização!
Logo, nosso relatório precisa ser claro e objetivo e não se limitar a conhecimentos técnicos. Vamos dar uma olhada em cada um dos elementos que o compõem:
Como a nossa intenção é identificar os locais com a gasolina mais cara, é interessante usar um visual de mapa. Aplicando, ainda, um gradiente de cores, conseguimos ter uma visão clara das localidades com os maiores preços.
Nos dados filtrados para o ano de 2021 e os primeiros meses de 2022, percebemos que os estados do Rio de Janeiro e do Acre apresentaram a gasolina mais cara, numa média de R$ 6,50. O Amapá, por outro lado, teve o preço mais barato, R$ 5,10 no mesmo período.
O Qlik Sense nos permite criar diferentes camadas para um mesmo mapa, o que aumenta a granularidade da análise. O que isso significa na prática? Da mesma forma que vimos os estados com os maiores preços, é possível descer para o nível de cidades, e então enxergar a informação com mais profundidade.
Veja o exemplo a seguir. Nele, foram usados filtros para um mesmo período de tempo e, na sequência, filtrou-se apenas o estado de Minas Gerais. Dessa forma, é possível ver que, dentre todas as cidades mineiras presentes na base de dados, foi Itabira que apresentou a gasolina mais cara, com um preço médio de R$ 7,20.
Nesse dashboard, os pontos plotados vão até o nível de cidade. Ainda seria possível descer ao nível de CEP ou até mesmo de ruas (desde que se tivesse os valores de latitude e longitude, para estes casos).
O mesmo conceito de granularidade é aplicado também no gráfico de linhas: utilizando-se de dimensões hierarquizadas, o mesmo gráfico pode ser representado em função de anos, meses, semanas ou dias.
Esse conceito permite uma melhor visualização da disparada de preços que ocorreu a partir de 2020, assim como permite ver mais de perto o grande salto que se deu entre Janeiro e Março de 2021.
Outros visuais trabalhados no dashboard podem ajudar a identificar rapidamente os 5 locais onde a gasolina é mais cara. Os dois gráficos de barra a seguir categorizam essa informação, tanto por cidade quanto pela bandeira da distribuidora de gasolina. Vemos que 4 das 5 cidades do Top 5 pertencem ao estado do Rio de Janeiro:
No visual de tabela a seguir, apesar da informação ser um pouco mais densa, é possível encontrar exatamente os postos mais caros no cenário analisado. Perceba que 3 dos 5 postos são de Angra dos Reis/RJ, corroborando o que foi visto anteriormente:
Agora, trabalhando com estes visuais e com os campos de filtros disponíveis, é possível fazer diversas análises. Por exemplo, este é o resultado ao se filtrar a cidade de Piracicaba/SP nos meses de 2022:
No primeiro nível da análise, vemos que o preço médio da gasolina no ano é de R$ 6,34.
Na sequência, os gráficos de barras mostram os bairros e bandeiras com gasolina mais cara. A partir deles, podemos criar novos filtros e me aprofundar mais um nível na análise: digamos que você queira descobrir, por exemplo, como estão os preços dos postos da Raízen (Shell) considerando os bairros Centro, Paulicéia e Vila Industrial. O resultado é mostrado nos Top 5 a seguir:
Com essa amostra, é possível perceber que, dentre as regiões escolhidas, o Auto Posto São Jorge aparenta estar com os preços frequentemente acima da média local, enquanto o Auto Posto A6 costuma ter a gasolina com preços mais em conta.
Assim, a partir destes filtros e visuais, podemos explorar uma infinidade de cenários a fim de conhecer melhor a distribuição dos preços na região.
Para complementar o dashboard, adicionamos também uma tabela completa com os dados em uma segunda aba, o que permite a exploração total dos dados e a criação de novas análises.
Faça você mesmo!
Ficou curioso sobre o preço da gasolina na sua cidade? Você pode acessar o dashboard que usamos e fazer novas edições para descobrir seus próprios insights relacionados à alta dos combustíveis. Comece a tomar decisões baseadas em dados agora!
A Inteligência de Dados tem muitas outras aplicações e, além de gerar economia, pode contribuir para a qualidade do seu produto, do seu marketing e do seu atendimento! Revolucione o seu serviço com Business Intelligence. Agende uma demonstração conosco.
