A análise exploratória foi desenvolvida em Python com o objetivo de investigar os dados além dos números brutos, identificando padrões, comportamentos e diferenças relevantes entre os mercados da América Latina.

Ao longo do notebook, são exploradas métricas de preços, distribuição estatística, funil de conversão de reservas, análise de retenção por cohort e uma projeção de crescimento anual, sempre conectando os resultados a perguntas reais de negócio.

O foco da análise não está apenas nos cálculos, mas na interpretação dos dados, destacando insights, limitações e hipóteses que ajudam a entender onde estão os principais desafios e oportunidades da operação.

O notebook completo documenta o raciocínio analítico passo a passo e concentra as bases para os insights apresentados no dashboard.

Os principais resultados da análise foram consolidados em um dashboard interativo no Looker Studio, desenvolvido para facilitar a leitura executiva e a exploração dos dados.

O dashboard organiza os insights por tema — preços, funil de conversão, retenção de imóveis e projeção de crescimento — permitindo comparar rapidamente o desempenho entre os países e identificar gargalos e padrões relevantes ao longo da jornada de reservas.

A proposta é transformar análises complexas em informações visuais claras, apoiando decisões estratégicas e permitindo que o usuário navegue pelos dados de forma intuitiva.

O dashboard complementa o notebook em Python, conectando os insights analíticos a uma visão visual orientada a negócio