Como a análise de dados SQL pode ajudá-lo a entender a sazonalidade em sua empresa

Seus dados comerciais contêm padrões sazonais ocultos - picos de vendas, desacelerações e mudanças que se repetem todos os anos. Com apenas algumas consultas SQL, você pode descobrir essas tendências e transformá-las em decisões mais inteligentes. Veja como.

Toda empresa passa por altos e baixos - mais vendas em dezembro, menos clientes em agosto, um pico de tíquetes de suporte após uma atualização de produto. Esses padrões são conhecidos como sazonalidade e podem ter um grande impacto sobre o planejamento, a equipe, o marketing e o estoque.

Se você é novo no SQL, não se preocupe. Você pode começar com SQL para Iniciantes - Ele foi desenvolvido para ajudar os iniciantes a entender como escrever consultas e explorar dados com confiança.

A sazonalidade não se refere apenas a feriados ou ao clima. Trata-se de reconhecer padrões previsíveis em seus negócios e usá-los a seu favor.

Por exemplo:

• Suas vendas sempre caem em fevereiro?
• O tráfego aumenta todo mês de setembro?
• Os reembolsos são consistentemente maiores em janeiro?

Muitas empresas adivinham essas tendências. Mas, com o SQL, você pode medi-las - de forma clara, precisa e sem esperar por um painel de BI.

Neste artigo, mostraremos como descobrir padrões sazonais em seus dados usando o SQL. Você seguirá um único exemplo - uma loja de roupas on-line chamada TrendyThreads - e aprenderá como apenas algumas consultas inteligentes podem ajudá-lo:

• Identificar picos sazonais na receita
• Comparar o desempenho entre os anos
• Entender quando e onde diferentes produtos são mais vendidos

Etapa 1: Certifique-se de que você tem os dados certos

Antes de começar a analisar a sazonalidade, você precisa de um ingrediente fundamental: uma coluna que informe quando algo aconteceu.

Em termos de SQL, isso geralmente significa um DATE ou TIMESTAMP por exemplo:

• order_date em uma tabela de vendas
• visit_date no registro de tráfego de um site
• signup_timestamp em uma tabela de clientes

Qual é a diferença?

• Uma coluna DATE armazena somente a data do calendário (por exemplo, 2025-07-25).
• Uma coluna TIMESTAMP inclui data e hora (por exemplo, 2025-07-25 14:35:12).

O SQL entende os dois tipos e pode agrupá-los por dia, semana, mês ou até mesmo por hora. Mas tenha cuidado: se as datas estiverem armazenadas como texto simples (como 'July 25'), você precisará convertê-las em um formato de data adequado; caso contrário, o SQL não as agrupará ou filtrará corretamente.

Na TrendyThreads, nossa loja fictícia de roupas on-line, estamos trabalhando com uma tabela de pedidos que inclui todas as vendas dos últimos três anos. Aqui está um exemplo da estrutura:

Antes de mergulhar nas tendências sazonais, é inteligente verificar com quantos dados você está trabalhando. Você pode fazer isso com uma consulta simples:

SELECT MIN(order_date), MAX(order_date)
FROM orders;

Resultado:

• Pedido mais antigo: 2022-01-01
• Pedido mais recente: 2024-06-30

Isso nos dá uma janela sólida de três anos - muitos dados para identificar padrões.

Deseja ter uma experiência prática com datas e horários de trabalho no SQL? Experimente Funções Comuns em SQL que tem várias seções sobre como trabalhar com dados de data e hora no SQL.

que tem várias seções sobre como trabalhar com dados de data e hora em SQL.

Aqui está uma versão combinada e aprimorada de "Spotting Seasonal Patterns with SQL" e "Step 2: Identify Monthly Sales Trends " (Etapa 2: Identifique tendências de vendas mensais ) - mescladas em uma única seção coesa com fluxo suave, explicações fáceis para iniciantes e um tom natural LearnSQL.com.br:

Etapa 2: Identificar tendências mensais com SQL

Depois de confirmar que seu conjunto de dados inclui uma coluna order_date adequada, você pode começar a usar o SQL para descobrir padrões sazonais, como quais meses geram mais receita.

Digamos que você queira responder a uma pergunta básica, mas importante:

"Qual é o total de nossas vendas mensais nos últimos três anos?"

Para fazer isso, você usará três ferramentas SQL:

• YEAR(order_date) - para extrair o ano
• MONTH(order_date) - para extrair o mês
• GROUP BY - para agrupar os resultados por ano e mês

Esta é a aparência da consulta:

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY year, month
ORDER BY year, month;

Exemplo de saída:

O que você pode aprender:

• Dezembro é seu pico claro - a receita aumenta em até 40%.
• Fevereiro tem um desempenho consistentemente inferior, confirmando que é seu mês mais lento.
• As vendas aumentam constantemente de setembro a novembro, possivelmente em antecipação às compras de fim de ano.

Você suspeitava que dezembro seria um grande mês - agora você pode provar isso. Esse tipo de insight ajuda a mudar seu orçamento de marketing, planejar níveis de estoque e alinhar os esforços da equipe com a demanda real.

Deseja criar confiança com consultas como essa? Experimente Como Criar Relatórios Básicos em SQL.

Etapa 3: Compare o desempenho ano a ano

Identificar picos sazonais é útil, mas há outra pergunta importante a ser feita:

"Esses meses sazonais estão realmente crescendo ao longo do tempo?"

Em outras palavras:

• Dezembro de 2023 superou o desempenho de dezembro de 2022?
• Abril de 2024 é mais forte do que abril de 2023, ou mais fraco?
  Para responder a essa pergunta, você pode comparar a receita de cada mês com a do mesmo mês no ano passado. O SQL torna isso possível usando uma ferramenta poderosa chamada função de janela - especificamente, LAG().

A função LAG() permite que você olhe para a linha anterior - nesse caso, a receita do ano anterior para o mesmo mês. Ela funciona da seguinte forma:

• Você agrupa seus dados por mês e ano
• Você os ordena por ano
• Em seguida, o site LAG() obtém a receita do ano anterior, dentro do mesmo mês

Aqui está a consulta:

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue,
  LAG(SUM(total_amount)) OVER (
    PARTITION BY EXTRACT(MONTH FROM order_date)
    ORDER BY EXTRACT(YEAR FROM order_date)
  ) AS last_year_revenue
FROM orders
GROUP BY year, month
ORDER BY month, year;

Exemplo de saída:

O que isso lhe diz:

• Dezembro de 2023 cresceu 25% em relação a dezembro de 2022 - grande progresso.
• Dezembro de 2024 adicionou mais 14% além disso.
• Se você identificar um mês que está encolhendo ano a ano (como março), é um sinal de alerta que vale a pena investigar.

Esse é o poder das funções de janela: você pode comparar linhas sem escrever subconsultas ou unir a tabela a ela mesma. Quer dominar técnicas como essa? Nosso curso interativo Funções de Janela (Window Functions) em SQL curso interativo é sua próxima etapa.

Etapa 4: Identificar tendências sazonais por produto

Saber quando os clientes gastam é útil, mas saber o que eles compram durante esses meses é ainda melhor.

Digamos que você queira responder a perguntas como:

• Quais categorias de produtos atingem o pico durante o inverno?
• Os shorts são populares apenas no verão?
• Alguns itens são vendidos de forma constante durante todo o ano?

Aqui está a consulta SQL para descobrir isso:

SELECT
  product_category,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY product_category, month
ORDER BY product_category, month;

Ela agrupa as vendas por tipo de produto e mês e soma a receita em cada categoria.

Exemplo de saída:

O que isso lhe diz:

• Casacos e jaquetas são mais vendidos em novembro e dezembro
• Shorts dominam nos meses de verão
• As camisetas têm vendas constantes durante todo o ano

Com esse insight, você pode:

• Ajustar os níveis de estoque por estação
• Promover os itens certos no momento certo
• Evitar o excesso de estoque de produtos sazonais em meses de baixa

Deseja aprimorar suas habilidades? Experimente nosso curso Revenue Trend Analysis inSQL, que o ajudará a aprender como analisar tendências com SQL.

Etapa 5: Entenda os padrões regionais

A sazonalidade não é igual em todos os lugares.

Se você vende em diferentes partes do país - ou para diferentes tipos de clientes - os padrões podem variar drasticamente. O SQL permite que você analise essas diferenças agrupando os dados por região, categoria de produto ou até mesmo por segmento de cliente.

Vamos explorar esta questão:

"As pessoas do Sul compram casacos de inverno como os clientes do Norte?"

Veja como você pode verificar:

SELECT
  region,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
WHERE product_category IN ('Coats', 'Jackets')
GROUP BY region, month
ORDER BY region, month;

Exemplo de saída

O que isso lhe diz:

• As regiões do norte mostram picos claros em novembro e dezembro
• Os clientes do sul compram menos casacos, mesmo no inverno
• O Oeste fica em algum ponto intermediário

Por que isso é importante:

• Não gaste seu orçamento de publicidade promovendo equipamentos de inverno em regiões onde eles não se movimentarão
• Localize suas campanhas de e-mail e banners da página inicial por região geográfica
• Envie mais inventário para o norte - e economize espaço no sul

Deseja experimentar mais desse tipo de análise agrupada? O SQL GROUP BY Practice oferece cenários reais de negócios para você resolver com o SQL.

Dos dados à ação

As tendências sazonais estão escondidas em seus dados - o SQL ajuda você a descobri-las. Você não precisa de ferramentas sofisticadas nem de um diploma em ciência de dados. Basta ter acesso aos seus dados, uma coluna de data e algumas consultas bem escritas.

Em poucas etapas, você aprenderá a:

• Identificar picos e quedas mensais
• Comparar o desempenho ano a ano
• Ver como os produtos e as regiões se comportam de forma diferente

Com isso, você pode planejar com antecedência: fazer um estoque mais inteligente, programar suas campanhas e tomar decisões com base em fatos, não em suposições. Quer ir mais longe? Experimente a trilha SQL para análise de dados.

Toda empresa tem seus ritmos. O truque é conhecer o seu - e o SQL lhe dá as ferramentas para fazer exatamente isso. Comece a praticar em LearnSQL.com.br e veja o que seus dados estão tentando lhe dizer.