Analista de Dados
Mestranda em Administração e Analista de Dados em formação. Desenvolvo dashboards em Power BI, análises com Python e SQL, transformando dados em informações para apoiar a tomada de decisão.
PCD · Visão monocular
Sobre mim
Seja muito bem-vindo(a) ao meu portfólio. Conheça a minha trajetória.
6+ anos de experiência profissional em análise de dados, operações digitais, e-commerce e relacionamento com clientes. Atualmente, sou pesquisadora de mestrado bolsista CAPES na PUCPR e estou em transição para a área de Dados, desenvolvendo projetos em Power BI, Python e SQL voltados à análise de negócios e apoio à tomada de decisão.
Minha experiência combina visão estratégica, capacidade analítica e pesquisa acadêmica, permitindo transformar dados em insights relevantes para empresas e organizações.
Formação acadêmica
Desenvolvimento de dashboards interativos no Power BI, construção de KPIs e monitoramento de desempenho para diferentes áreas de negócio.
Manipulação, limpeza e análise de dados utilizando Python e SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY), com controle de versão de projetos via Git e GitHub.
Aplicação de métodos quantitativos, análise de comportamento do consumidor e desenvolvimento de pesquisas acadêmicas baseadas em evidências.
Resultado: implementação da Central de Relacionamento, com aumento estimado de 10% nas vendas por telefone e WhatsApp.
Projetos desenvolvidos durante minha transição para a área de Dados, envolvendo análise exploratória, construção de dashboards, modelagem com Machine Learning e visualização de indicadores de negócio.
Desenvolver um dashboard interativo para análise do desempenho de vendas, comportamento de devoluções e indicadores comerciais em uma operação fictícia de e-commerce inspirada no ambiente Amazon.
Principais indicadores
Principais análises
Análise exploratória de 99.441 pedidos reais de e-commerce brasileiro (2016 a 2018), quebrando uma pergunta ampla de negócio em sete investigações menores sobre prazo, satisfação, mix de produtos, frete e geografia. Projeto final do curso de Cientista de Dados.
Metodologia
Principais achados
A cadeia por trás da queda: vendedores concentrados no Sudeste geram distâncias maiores, que geram atrasos, que derrubam a nota do cliente e a recompra. A queda aparente nos últimos meses da série é falha de extração da base, não do negócio.
Limitação assumida: correlação não é causalidade. A base termina em out/2018, não traz custo logístico nem margem e não permite controlar distância, então as recomendações são direcionais. Dataset: Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist (Kaggle).
Análise descritiva do financiamento das candidaturas a partir dos dados abertos do TSE
Coleta: 17/09/2026 ·
Período coberto: prestação de contas parcial até 08/09/2026
Data de geração registrada no próprio arquivo do TSE (campo DT_GERACAO)
Coleta direta do Portal de Dados Abertos do TSE, tratamento de encoding latin-1, conversão de valores em formato brasileiro e dos marcadores de dado ausente utilizados pelo órgão. Agregação por candidatura e integração de quatro bases pela chave SQ_CANDIDATO. Vice-candidaturas e suplências foram excluídas por não possuírem prestação de contas própria. Os totais foram conferidos manualmente contra o portal oficial de consulta do TSE.
Os dados correspondem à prestação de contas parcial. Como parte relevante do gasto de campanha ocorre nas semanas finais, os valores representam um piso e não o total da eleição. A análise é descritiva: os dados não permitem distinguir em que medida os recursos influenciam o desempenho eleitoral e em que medida a expectativa de desempenho influencia a destinação de recursos. As diferenças observadas entre grupos não são, por si só, evidência de tratamento diferenciado, uma vez que não controlam todos os fatores envolvidos.
Notebooks e código no GitHub Fonte: Portal de Dados Abertos do TSE
Grupo de Pesquisa em Comportamento do Consumidor & Marketing Strategy
O que realmente faz um consumidor comprar — ou rejeitar — uma marca que usa o corpo como estratégia publicitária?
Pesquisa experimental de nível de mestrado que investiga como a sexualização masculina na publicidade impacta atitudes, julgamento moral e intenção de compra. Mais do que responder 'se' isso afeta o consumidor, o estudo identifica os mecanismos psicológicos exatos que explicam 'por quê' — entregando evidências acionáveis para marcas e profissionais de marketing.
Dois experimentos independentes com design fatorial 2×2 entre sujeitos (~580 participantes cada), utilizando anúncios de underwear e skincare masculino com variação no nível de sexualização e tipo de mensagem da marca (funcional vs. identitária). Projeto aprovado em banca de qualificação em 31 de julho de 2026. A coleta de dados é a próxima etapa, com defesa prevista para 2027.
Contribuições Esperadas
A pesquisa traduz rigor acadêmico em valor prático: empresas de varejo, moda, beleza e agências de comunicação ganham evidências concretas sobre quais estratégias visuais e de mensagem constroem — ou corroem — o valor de marca junto ao consumidor moderno.
Como posso ajudar empresas
Transformação de dados em dashboards intuitivos e indicadores que facilitam o acompanhamento dos resultados.
Investigação de dados para identificar oportunidades, tendências e pontos de melhoria nos processos.
Aplicação de Power BI, Python e SQL para apoiar decisões mais rápidas, eficientes e orientadas por evidências.