FASE 1: PERGUNTAR
Objectivos principais:

1.Identificar a tarefa de negócio:

A empresa deve direcionar melhor os seus esforços de marketing para as necessidades dos seus clientes com base na utilização que fazem dos seus dispositivos inteligentes de fitness.
Obter informações sobre como os consumidores estão usando esses dispositivos.
Os insights de alto nível deverão orientar a estratégia de marketing da empresa, através de recomendações

1. Considerar as principais partes interessadas:

Urška Sršen: Cofundadora e CEO da Bellabeat;
Sando Mur: Matemático e cofundador da Bellabeat; membro-chave da equipe executiva da Bellabeat;
Equipe de análise de marketing da Bellabeat: Uma equipe de analistas de dados responsável por coletar, analisar e relatar dados que ajudam a orientar a estratégia de marketing da Bellabeat.

1. Tarefa comercial:

Procura de padrões de e tendências de utilização dos dispositivos inteligentes com o objetivo de obter informações que, mais tarde, orientem melhor as decisões de marketing sem nunca esquecer as perguntas das partes interessadas:

1. Quais são algumas das tendências no uso de dispositivos inteligentes?
2. Como essas tendências podem se aplicar aos clientes da Bellabeat?
3. Como essas tendências podem ajudar a influenciar a estratégia de marketing da Bellabeat?

Vamos agora instalar os pacotes necessários para análise:

Instalação dos Pacotes

install.packages("tidyverse")
install.packages("janitor")
install.packages("skimr")
install.packages("lubridate")

Decarregar os pacotes através da livraria

library("tidyverse")
library("janitor")
library("skimr")
library("lubridate")
library("ggplot2")

carregar os dados através da função read.csv

daily_activity <- read.csv("/kaggle/input/fitbit/Fitabase Data 4.12.16-5.12.16/dailyActivity_merged.csv")
daily_sleep <- read.csv("/kaggle/input/fitbit/Fitabase Data 4.12.16-5.12.16/sleepDay_merged.csv")
weight_log <- read.csv("/kaggle/input/fitbit/Fitabase Data 4.12.16-5.12.16/weightLogInfo_merged.csv")

FASE 2 : Preparação
Objetivos principais:

1. Credibilidade dos dados:

Os dados utilizados para esta análise são dados públicos do FitBit Fitness Tracker Data. Este conjunto de dados contém 33 utilizadores do Fitbit e inclui resultados relativos à atividade diária, atividade física, consumo de calorias, ritmo cardíaco e monitorização do sono. É uma base de dados dividida em várias tabelas contendo cada uma delas aspetos diferentes referentes aos dados comunicados pelos dispositivos.

1. Limpar, organizar e filtrar os dados:

Para realizar esta análise, ter em conta os registos dos 12 meses de 2016, com uma amostra igual para todos os meses, procurando tendências de utilização. Para tal considero mais importantes para a minha análise, os dados da atividade diária, consumo de calorias e monitorização do sono, com especial relevância para o número de utilizações em cada funcionalidade do aparelho por cada utilizador procurando desvendar hábitos e rotinas de uso dos utilizadores e por outro lado identificar lacunas a melhorar os aparelhos.

1. Análise

Como ainda não estou muito familiarizado com toda a linguagem R vou partilha com vocês a restante análise realisada em Excel, PowerBI e Tabeau.

Com todos os campos no formato exato dei inicio à análise de dados através do Excel e Power BI e o primeiro factor a analisar foi a atividade diária.

A primeira análise: ATIVIDADE DIÁRIA

3.1 Número de atividade com minutos muito ativos existino dados de 30 ususários:

3.2 Número de atividades com minutos razoavelmente ativos também com 30 usuários;

3.3 Número de atividades com minutos pouco ativos também com 30 usuários;

À medida que a intencidade aumenta o número de atividade diminui e número de minutos de cada atividade também.

Concluindo-se que:

• A pulseira é usada no dia a dia dos usuários;
• Os nossos usuários passam períodos pequenos em esforço;
• Grande parte do tempo de usabilidade são períodos de tempo inativos fisicamente

A segunda análise: CONSUMO DE CALORIAS

3.4 Total de passos por mês vs Total de calorias gasta;

3.5 Média de calorias gasta por período de horários (hora a hora) com 33 usuários;

Concluindo-se que:

• O consumo de calorias gastas depende sempre da quantidade de passos dados;
• As calorias são consumidas durante o dia;
• A população ativa consome mais calorias nas deslocações a pé, de e para o trabalho.

A terceira análise: MONITORIZAÇÃO DE PASSOS DIÁRIOS

3.6 Média de passos diários por usuário com registos de 24 usuários;

Concluindo-se que:

• Grande parte dos usuário não usa regularmente o aparelho para monitorizar os passos;
• 27% não tem registos;
• 45% tem menos de 5;
• Média de passos diária pode revelar que a maioria dos usuários caminha menos do que o desejável por dia deduzindo-se que os usuários não são pessoas idosas.

A quarta análise: REGISTOS DE SONO

3.7 Número de registos de sono por usuário, com registos de 20 usuários;
3.8 Tempo na cama vs tempo a dormir, com registos de 20 usuários;

Concluindo-se que:

• Grande parte dos usuário não usa regularmente o aparelho para monitorizar o sono;
• 27% não tem registos;
• 45% tem menos de 5;
• Existem usuários que têm por hábito retirar o aparelho quando vão dormir;
• Passam algum tempo na cama sem adormecer e demoram a levantar quando acordam.

NOTA: todas as imagens dos gráficos poderão ser visualizadas no ficheiro em anexo .pptx "ESTUDO DE CASO -USABILIDADE DE PRODUTOS BELLABEAT.pptx"

1. Conclusões

Grande parte dos usuário não usa regularmente o aparelho para monitorizar o sono nem para registo de atividade diária ou atividade física.

27% não tem registos;
45% tem menos de 5

Hipóteses de comportamento dos usuários:

Hipótese 1: tem por hábito retirar o aparelho quando vai dormir;

Hipótese 2: não regista a sua atividade diária;

Hipótese 3: não regista a atividade física;

Hipótese 4: não sincroniza o aparelho com a aplicação.

1. Recomendações

Hipóteses de atuação da empresa com vista a aumentar o bem estar dos usuários e a utilização:

Missão 1: garantir que a sincronização entre o aparelho e a aplicação seja automática e que não dependa do usuário;

Missão 2: sensibilização para a importância de monitorização do sono na saúde;

Missão 3: campanha de sensibilização para os benefícios que a atividade física diária pode ter na saúde;

Missão 4: envio de alertas/mensagens que levem os usuários a fazer atividade física ou resultados do sono, criando hábitos saudáveis aos mesmos.

Obrigado e espero que as minhas recomendações sejam aceitos.