# E-commerce e Social Commerce
### Visão Geral do Projeto
Este projeto demonstra como utilizar o **Gaio DataOS** para construir uma solução analítica completa para **E-commerce** e **Social Commerce**, cobrindo todo o ciclo — desde a extração de dados até a modelagem preditiva e dashboards interativos.
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### Etapas de Desenvolvimento
#### 1. Extração de Dados
* Conectar múltiplas fontes de dados: **PostgreSQL**, **MySQL** e arquivos **CSV**.
Utilizar blocos de **ETL** no Gaio para:
* Limpar e transformar dados
* Criar relacionamentos entre tabelas
* Armazenar dados intermediários em tabelas temporárias, como:
* `tmp_orders`
* `tmp_customers`
Criar tabelas analíticas finais:
* `customers_sales`
* `orders_sales`
* `abandoned_carts_sales`
* `social_interactions`
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### 2. Data Preparation
* Construir uma tabela unificada (*flat table*) chamada **`sales_ecommerce`**, combinando:
* Vendas
* Visitas
* Perfil do cliente
* Engajamento social
* Dados de carrinho abandonado
Essa tabela é otimizada para **dashboards**, **exploração analítica** e **machine learning**.
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### 3. Análises Preditivas
#### **3.1 Previsão de Churn**
* Utilizar a tabela **`sales_ecommerce`**
* Criar variáveis como: última compra, frequência, engajamento
* Utilizar **AutoML** para prever a probabilidade de churn
**Tabelas de saída:**
* `forecast_churn`: score de churn por cliente
* `forecast_churn_metrics`: métricas de performance do modelo (ROC, acurácia, etc.)
#### **3.2 Customer Profiling**
* Gerar atributos do cliente: **RFM**, intervalos entre compras, categorias preferidas
* Aplicar **AutoCluster (K-Means)** para segmentação de clientes
* Interpretar os clusters com base em comportamento e padrões de compra
#### **3.3 Previsão de Demanda**
* Agregar dados de pedidos por tempo, categoria e canal em `tmp_order_demand`
* Aplicar modelos de séries temporais utilizando o módulo **Forecast**
**Tabelas de saída:**
* `forecast_order_demand`
* `forecast_order_demand_metrics`
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### 4. Dashboards Interativos
Utilizar o construtor visual de dashboards do Gaio para criar:
* **Visão Geral de Vendas E-commerce**\
Vendas totais, canais, carrinhos abandonados e engajamento social
* **Visão Detalhada do Cliente**\
Métricas individuais e comportamento ao longo do ciclo de vida
* **Painel de Previsão de Demanda**\
Projeção de vendas por período, categoria de produto e canal
* **Monitoramento de Churn**\
Identificação e acompanhamento de clientes em risco
* **Clusterização de Clientes**\
Visualização de segmentos para marketing e personalização
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### Tecnologias Utilizadas
* Workflows visuais de **ETL** no Gaio DataOS
* Tabelas temporárias e finais para versionamento de dados
* **AutoML** e **Clusterização** com interface assistida
* Dashboards dinâmicos com filtros, gráficos e tabelas
* **Discovery Module** para insights gerados por IA (recomendado)
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### Resultados Esperados
* Redução significativa no tempo de construção de fluxos analíticos
* Centralização de dados de múltiplas fontes em uma única plataforma
* Previsões acionáveis para churn e planejamento de demanda
* Visibilidade de ponta a ponta da performance de e-commerce
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The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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