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📊 Integração Python + SQL Server: Análise de Dados Contoso

Este projeto demonstra um fluxo completo de Engenharia e Análise de Dados: desde a estruturação do banco de dados (SQL Server), passando pela automação de inserção de dados via Python, até a geração de insights visuais com bibliotecas de Data Science.

🚀 Funcionalidades

  • Database Setup: Criação de banco de dados e tabelas com restrições de integridade (PRIMARY KEY).
  • Escrita Automatizada: Script Python para inserção de registros diretamente no SQL Server via pyodbc.
  • Análise & Business Intelligence: Extração de dados via Pandas e geração de gráficos de barras com Matplotlib.
  • Tratamento de Dados: Padronização de strings para evitar duplicatas em categorias (Case Sensitivity).

🛠️ Tecnologias e Bibliotecas

  • Python 3.13 (Ambiente Conda)
  • SQL Server (T-SQL)
  • Pandas: Manipulação e tratamento de DataFrames.
  • Matplotlib: Plotagem de gráficos profissionais.
  • Pyodbc: Conexão robusta entre Python e SQL.

📈 Visualização de Resultados

Abaixo, a distribuição de SKUs (produtos) por categoria de cor, gerada automaticamente pelo script de análise:

Distribuição de Produtos

Insight: O gráfico revela o predomínio de cores neutras (Preto, Branco e Prata) no inventário da Contoso, informação vital para decisões de compras e logística.

🔧 Como Executar o Projeto

  1. Configurar o Banco: Execute o arquivo setup_banco_e_tabelas.sql no seu SQL Server Management Studio.
  2. Instalar Dependências: 
    pip install -r requirements.txt