Este repositório reúne as análises exploratórias desenvolvidas em Python (Pandas) para avaliar a performance de campanhas do Meta Ads. O objetivo é investigar dados de anúncios, identificar padrões, tratar inconsistências e gerar insights iniciais que apoiem a automação e a tomada de decisão no processo de marketing digital.
Este repositório contém uma análise exploratória de dados (EDA) focada em métricas de performance de campanhas do Meta Ads, utilizando Python e Pandas. O objetivo é compreender o comportamento dos anúncios, identificar padrões e gerar insights que apoiem decisões estratégicas e futuras automações.
- Explorar e compreender os dados de campanhas.
- Tratar e limpar o dataset (ETL básico).
- Realizar análises estatísticas e visuais.
- Identificar padrões, outliers e tendências.
- Fornecer base para etapas futuras de modelagem e otimização.
Este notebook integra um projeto maior de automação de relatórios do Meta Ads, no qual os dados são coletados semanalmente via n8n e organizados em planilhas do Google Sheets.
A análise aqui documentada foi desenvolvida no Google Colab com foco em:
- Validar a estrutura dos dados coletados
- Explorar relações entre métricas
- Apoiar decisões sobre automação e modelagem futura