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Análise FOKUS

Referente ao curso Data Driven Marketing: aplique dados ao marketing, no capítulo A coleta de informações no universo big data e atividade Mão na massa: minerando dados

por Victor Alencar
| 33.2k xp | 1 posts
Web Analytics

Utilizando a linguagem SQL que estou estudando em outra formação aqui da alura, elaborei o relatório da seguinte maneira:

  1. Criei a tabela dentro de um banco de dados para que ela fique registrada e além da consulta solicitada, caso seja necessário, será possível realizar outras consultas

create table subcategoria_produtos ( id_publicidade INTEGER PRIMARY KEY, categoria_produto_publicidade text, retorno_por_investimento varchar );

  1. Inseri os dados de acordo com a formação configurada na hora de criar as tabelas dentro do DB:

INSERT INTO subcategoria_produtos (id_publicidade, categoria_produto_publicidade, retorno_por_investimento) VALUES (1, 'Agro indústria e comércio', 155), (2, 'Alimentos e bebidas', 119), (3, 'Artes', 84), (4, 'Artes e artesanato', 99), (5, 'Artigos de festa', 198), (6, 'Artigos de natal', 106), (7, 'Áudio', 82), (8, 'Automotivo', 101), (9, 'Bebês', 159), (10, 'Bebidas', 131), (11, 'Beleza e saúde', 86), (12, 'Brinquedos', 136), (13, 'Cama mesa e banho', 171), (14, 'Casa e conforto', 108), (15, 'Casa e construção', 179), (16, 'Cds dvds e musicais', 84), (17, 'Cine e foto', 177), (18, 'Climatização', 52), (19, 'Consoles e games', 168), (20, 'Ferramentas de construção', 95), (21, 'Ferramentas', 172), (22, 'Ferramentas de iluminação', 117), (23, 'Ferramentas de jardim', 155), (24, 'Ferramentas de segurança', 83), (25, 'Dvds bluray', 88), (26, 'Eletrodomésticos', 100), (27, 'Eletrônicos', 57), (28, 'Eletroportáteis', 93), (29, 'Esporte e lazer', 187), (30, 'Fashion bolsas e acessórios', 197), (31, 'Fashion calçados', 173), (32, 'Fashion esporte', 176), (33, 'Fashion roupa feminina', 192), (34, 'Fashion roupa infanto juvenil', 178), (35, 'Fashion roupa masculina', 66), (36, 'Fashion underwear e praia', 69), (37, 'Flores', 130), (38, 'Fraldas e higiene', 120), (39, 'Industria comercio e negócios', 162), (40, 'Informática acessórios', 190), (41, 'Instrumentos musicais', 105), (42, 'La Cuisine', 97), (43, 'Livros importados', 59), (44, 'Livros técnicos', 55), (45, 'Malas acessórios', 186), (46, 'Market place', 105), (47, 'Colchão e estofado', 179), (48, 'Móveis de decoração', 136), (49, 'Móveis de escritório', 115), (50, 'Móveis de quarto', 54), (51, 'Móveis da sala', 129), (52, 'Música', 88), (53, 'Papelaria', 121), (54, 'Pcs', 176), (55, 'Perfumaria', 63), (56, 'Pet Shop', 80), (57, 'Portáteis da casa forno e café', 168), (58, 'Portáteis da cozinha e processadores de alimentos', 74), (59, 'Relógios e presentes', 53), (60, 'Sinalização e segurança', 137), (61, 'Tablets e impressão de imagens', 174), (62, 'Telefonia', 163);

  1. Criei a consulta para que retornasse apenas as subcategorias que tem o valor de conversão em publicidade maior que 119:

select categoria_produto_publicidade, retorno_por_investimento from subcategoria_produtos WHERE retorno_por_investimento > 119 ;

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por Rafaela Petelin Silvério
| 221.3k xp | 450 posts
Alura Scuba Team Monitora de Fórum

Olá, Victor! Tudo bem?

Você está no caminho certo para filtrar as subcategorias com base no retorno por investimento. Porém, notei que o valor de corte que você usou na sua consulta SQL foi 119, enquanto a atividade pede para filtrar subcategorias com conversões superiores a R$ 119,90.

Para ajustar sua consulta SQL de acordo com a atividade, você deve garantir que o campo retorno_por_investimento seja tratado como um número e não como texto, já que você usou o tipo varchar para esse campo. Isso pode gerar problemas na comparação numérica. Para resolver você poderia alterar o tipo de dado para um tipo numérico, como INTEGER ou DECIMAL. Você pode fazer a sua consulta SQL assim:

CREATE TABLE subcategoria_produtos (
  id_publicidade INTEGER PRIMARY KEY,
  categoria_produto_publicidade TEXT,
  retorno_por_investimento DECIMAL
);

-- Já a inserção dos dados permanece a mesma, apenas garanta que os valores sejam numéricos.

SELECT categoria_produto_publicidade, retorno_por_investimento 
FROM subcategoria_produtos 
WHERE retorno_por_investimento > 119.90;

Com isso, você estará filtrando corretamente as subcategorias com um retorno por investimento superior a R$ 119,90.

Por fim, ressalto que o que você fez está correto, mas quis te trazer essa abordagem de acordo com a atividade para agregar mais conhecimento.

Agradecemos muito por compartilhar sua solução com o fórum, porque pode ser de grande ajuda para outros estudantes!

Parabéns pela dedicação nos estudos. Em caso de dúvidas, conte com o apoio do fórum :)

Um abraço e bons estudos!