Marketplace Delivery Dashboard

Data Scientist • Solo

Repositório curry_company no GitHub
Tipo
Análise de Dados
Dashboard
Stack
Python · Pandas · Plotly
Streamlit · Cloud Deploy
Período
Mai – Jun 2025
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O contexto

Um marketplace de delivery de comida, conectando restaurantes, entregadores e clientes, tinha os dados da operação espalhados, sem um jeito simples da gestão acompanhar o que estava acontecendo em cada frente do negócio.

O que foi construído

Um dashboard interativo no Streamlit, organizado em três visões independentes, cada uma com filtro próprio de data, cidade e condição de trânsito: Empresa (volume de pedidos), Entregadores (perfil e avaliação) e Restaurantes (tempo e distância de entrega).

Visão Empresa: volume de pedidos diários com filtros por tráfego e cidade.

Visão Entregadores: cards de menor e maior idade, melhor e pior condição de veículo e avaliação.

Visão Restaurantes: tempo médio de entrega e desvio padrão por cidade e tipo de pedido.

O que os dados revelam

Dois padrões chamaram atenção na análise operacional: entregas em áreas semi-urbanas demoram bem mais do que em áreas urbanas ou metropolitanas, e em dias de festival o tempo médio de entrega quase dobra, um sinal claro de que a operação merece reforço nesses períodos e regiões.

Resultado

1.320 entregadores distintos
monitorados
49,6 min tempo médio em áreas
semi-urbanas
45,5 min tempo médio em dias de festival
(vs 26,1 min normal)

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