Case Técnico - Data Analyst

Bem-vindo ao Case Técnico para a vaga de Data Analyst para a área de Produto. do RankMyApp.

Instruções para Realização do Case Técnico

Cenário

Você faz parte do time de Produto de uma empresa especializada em Otimização de Lojas de Aplicativos (ASO). Como Analista de Dados, você possui fortes habilidades em análise de dados, visualização e estatística.

Recentemente, no mês de agosto, um de nossos clientes registrou um aumento significativo no número de reviews em seu aplicativo. Seu desafio será analisar esses reviews para identificar as causas por trás desse aumento e fornecer insights valiosos sobre os dados.

Este relatório será fundamental para que nossa equipe possa apresentar ao cliente uma análise detalhada do nível de satisfação dos usuários e do cenário atual, sendo interessante mostrar um comparativo com cenários anteriores.

Orientações para a Prova

Para completar o case, siga as etapas descritas abaixo. A estrutura sugerida para a entrega do seu trabalho é um repositório no GitHub, onde você organizará todos os arquivos relacionados ao case.

Passos para Realização

1. Criação do Repositório

• Crie um "fork" do repositório original que será disponibilizado a você.
• Organize seu trabalho em diferentes pastas dentro desse repositório, conforme descrito abaixo (a estrutura sugerida não é obrigatória, mas deve manter a organização).

2. Consulta e Extração de Dados (SQL)

• Elabore um código Python para realizar a consulta necessária e extrair os reviews do banco de dados.
• Armazene a base de dados em um arquivo .csv na pasta data.

Detalhes de acesso ao banco de dados:

As credencias de acesso foram disponibilizadas por email.

3. Análise de Dados e Estatística (Python)

• Utilize Python para realizar uma análise exploratória dos dados exportados.
• Armazene todos os scripts Python criados na pasta analysis.
• Exporte os resultados da análise (ex.: outro CSV ou arquivo Excel) para a pasta analysis_output.

4. Visualização e Dashboard (Power BI)

• Importe os dados no Power BI e crie um dashboard.
• Salve o arquivo do Power BI na pasta dashboard.
• Se o arquivo exceder o limite de tamanho do GitHub, armazene-o no Google Drive e compartilhe o link público no arquivo readme.md dentro da pasta dashboard.
• O dashboard deve ser publicado para que o cliente possa acessá-lo via navegador, já que ele não possui o Power BI instalado.

5. Elaboração de Relatório Final

• Escreva um relatório resumindo suas descobertas, os métodos utilizados e as recomendações e insights. Seja o mais criterioso possível.
• Lembre-se que este relatório será enviado como análise ao cliente.
• Salve o relatório em PDF ou outro formato de sua escolha na pasta report.

Entrega Final

• Após concluir todas as etapas, organize o conteúdo no repositório (público) e compartilhe o link conosco.
• Caso prefira não utilizar o GitHub, ou queira usar outra plataforma como o Google Drive, sinta-se à vontade para enviar os arquivos de outra maneira. No entanto, o uso do GitHub será considerado um diferencial.

Considerações

• O cliente utilizará a análise escrita para entender seu parecer técnico e, em seguida, consultará o dashboard para validar e tirar suas próprias conclusões. Portanto, o dashboard deve ser robusto, claro e com um storytelling adequado.
• A utilização de ferramentas de IA, como o ChatGPT, é bem-vista e até incentivada em todas as etapas do case. No entanto, compartilhe os links de todas as conversas realizadas, incluindo os prompts utilizados na íntegra (dentro do arquivo readme.md, na pasta prompts).