Olá, Cinthia. Como vai?
É excelente ver a sua planilha estruturada! O exercício de classificação de dados é um dos pilares para quem trabalha com Data Science no Excel, pois permite identificar padrões e outliers de forma muito mais rápida.
Analisando a imagem que você compartilhou, notei que sua tabela "Meteora" está muito bem organizada, com colunas claras para preços, descontos e estoque. Para agregar ainda mais valor ao seu aprendizado sobre classificação e filtros, aqui estão algumas sugestões práticas de como você pode explorar esses dados agora:
- Classificação por Múltiplos Níveis: No Excel, você pode ir além de uma classificação simples. Experimente classificar primeiro por Categoria (A-Z) e, dentro de cada categoria, por Valor Total (do maior para o menor). Isso ajuda a visualizar imediatamente qual é o produto mais rentável de cada setor da sua loja.
- Filtros Estratégicos: Com os filtros ativos (que aparecem na linha 3), tente filtrar apenas produtos com Qtd igual a 0. Isso gera uma lista instantânea de reposição de estoque, algo essencial para analistas de logística e vendas.
- Dica sobre a Célula de Desconto (I4): Notei que você tem um desconto fixo de 10% aplicado. Uma boa prática em Excel é garantir que a fórmula na coluna Preço c/ Desconto esteja utilizando uma referência absoluta (com o símbolo
$) para a célula I4, como por exemplo =D4*(1-$I$4). Isso permite que, se você decidir alterar o desconto para 15% amanhã, toda a sua tabela seja atualizada automaticamente sem erros. - Análise Visual Rápida: Você pode selecionar a coluna Valor Total e aplicar uma Formatação Condicional do tipo "Barra de Dados". Isso criará pequenos gráficos de barra dentro das células, facilitando a comparação visual de qual produto está gerando mais receita sem que você precise ler número por número.
Seu projeto está no caminho certo e a estética da planilha está muito profissional. Continue explorando as ferramentas de classificação para transformar esses dados em informações estratégicas!
Espero que possa ter lhe ajudado!
