Análise de Dados

Este projeto tem como objetivo realizar uma análise de dados de diversos datasets. Coloco em prática a exploração, limpeza, visualização e modelagem de dados para extrair informações e gerar insights. O código está estruturado em notebooks, facilitando a execução e a colaboração em tempo real.

Descrição do Projeto

Neste repositório, você encontrará notebooks que implementam análises de dados usando bibliotecas como Pandas, Matplotlib, Seaborn e outras ferramentas para realizar as seguintes etapas:

Leitura e Exploração dos Dados: Carregamento e visualização dos dados iniciais.
Limpeza de Dados: Tratamento de valores ausentes, dados duplicados e outras questões relacionadas.
Análise Exploratória de Dados (EDA): Geração de gráficos e estatísticas descritivas.
Modelagem e Predição: Aplicação de algoritmos de machine learning para prever resultados ou classificar dados.

Conjuntos de Dados

Este projeto é flexível e pode utilizar diversos conjuntos de dados públicos, desde que devidamente licenciados. Ao utilizar um novo conjunto de dados, a licença correspondente será especificada nos arquivos LICENSE de licença específicos.

Atualmente, este projeto inclui análise do conjunto de dados, licenciado sob a Open Data Commons Open Database License (ODbL). Para mais detalhes sobre a licença e atribuição, consulte o arquivo LICENSE-DATA.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests.

Contato

Jan M.

[email protected]

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 90 Commits
AnaliseNetFlix.ipynb		AnaliseNetFlix.ipynb
Bank_Customer_Attrition_Insights.ipynb		Bank_Customer_Attrition_Insights.ipynb
Car_Price_Dataset.ipynb		Car_Price_Dataset.ipynb
Consumo_de_Energia.ipynb		Consumo_de_Energia.ipynb
DataSetImDB.ipynb		DataSetImDB.ipynb
DataSetIndiaHousing.ipynb		DataSetIndiaHousing.ipynb
Dermatology_Dataset_(Multi_class_classification).ipynb		Dermatology_Dataset_(Multi_class_classification).ipynb
Electric_Vehicle_Population_Data.ipynb		Electric_Vehicle_Population_Data.ipynb
Food_Delivery_Time_A_Multi_Factor_Datasetipynb.ipynb		Food_Delivery_Time_A_Multi_Factor_Datasetipynb.ipynb
Global_Dataset_on_1GB_Internet_Pricing.ipynb		Global_Dataset_on_1GB_Internet_Pricing.ipynb
Global_Financial_Giants_by_Revenue_2024 (1).ipynb		Global_Financial_Giants_by_Revenue_2024 (1).ipynb
Gym_Members_Exercise_Dataset.ipynb		Gym_Members_Exercise_Dataset.ipynb
Housing_Prices_Competition.ipynb		Housing_Prices_Competition.ipynb
India_Statewise_Daily_Temperature_for_Dec_2024.ipynb		India_Statewise_Daily_Temperature_for_Dec_2024.ipynb
Indian_Laptop_Purchase_Dataset_(Online_&_Offline).ipynb		Indian_Laptop_Purchase_Dataset_(Online_&_Offline).ipynb
Iris_Classification.ipynb		Iris_Classification.ipynb
LICENSE		LICENSE
LICENSE-ODbL		LICENSE-ODbL
Leukemia_Cancer_Risk_Prediction_Dataset.ipynb		Leukemia_Cancer_Risk_Prediction_Dataset.ipynb
População.ipynb		População.ipynb
Quality_of_Life_for_Each_Country.ipynb		Quality_of_Life_for_Each_Country.ipynb
README.md		README.md
Recomendações_de_filmes_(NLP).ipynb		Recomendações_de_filmes_(NLP).ipynb
Road_Accident_Survival_Dataset.ipynb		Road_Accident_Survival_Dataset.ipynb
Spam_Email_Classification.ipynb		Spam_Email_Classification.ipynb
Spotify_Music_Dataset.ipynb		Spotify_Music_Dataset.ipynb
The_Power_Of_Social_Media_Engagement.ipynb		The_Power_Of_Social_Media_Engagement.ipynb
Titanic.ipynb		Titanic.ipynb
USA_Statewise_Daily_Temperature_December_2024.ipynb		USA_Statewise_Daily_Temperature_December_2024.ipynb
advertising-campaign-performance-model-99.ipynb		advertising-campaign-performance-model-99.ipynb
alzheimer-s-prediction-72.ipynb		alzheimer-s-prediction-72.ipynb
analysis-youtube-comments-nlp.ipynb		analysis-youtube-comments-nlp.ipynb
anxiety-attack-models-predicions-comparasions.ipynb		anxiety-attack-models-predicions-comparasions.ipynb
cl-ddos-traffic.ipynb		cl-ddos-traffic.ipynb
cl-heart-failure-dataset-p-88.ipynb		cl-heart-failure-dataset-p-88.ipynb
cl-hr-analytics.ipynb		cl-hr-analytics.ipynb
cl-mobile-price.ipynb		cl-mobile-price.ipynb
cl-netflix-movies-and-tv-shows.ipynb		cl-netflix-movies-and-tv-shows.ipynb
cl-placement-prediction-79-5.ipynb		cl-placement-prediction-79-5.ipynb
cl-student-performance-learning-style-p-100.ipynb		cl-student-performance-learning-style-p-100.ipynb
crypto.ipynb		crypto.ipynb
cybersecurity-intrusion-detection-89.ipynb		cybersecurity-intrusion-detection-89.ipynb
daily-climate-time-series-data-78.ipynb		daily-climate-time-series-data-78.ipynb
diabetes-prediction-in-america-50.ipynb		diabetes-prediction-in-america-50.ipynb
dv-beverage-sales.ipynb		dv-beverage-sales.ipynb
dv-coffee-consumption.ipynb		dv-coffee-consumption.ipynb
dv-datasetindiahousing.ipynb		dv-datasetindiahousing.ipynb
dv-energy-consumption-r-46.ipynb		dv-energy-consumption-r-46.ipynb
dv-mobile-usage.ipynb		dv-mobile-usage.ipynb
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dv-netflix-movies-and-tv-shows.ipynb		dv-netflix-movies-and-tv-shows.ipynb
dv-quality-of-life-for-each-country.ipynb		dv-quality-of-life-for-each-country.ipynb
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dv-traffic-accidents.ipynb		dv-traffic-accidents.ipynb
dv-volcanic-eruptions.ipynb		dv-volcanic-eruptions.ipynb
dv-zomato.ipynb		dv-zomato.ipynb
e-commerce-blinkit-swiggy-instamart-jio-mart.ipynb		e-commerce-blinkit-swiggy-instamart-jio-mart.ipynb
e-commerce-product-and-customer-dataset.ipynb		e-commerce-product-and-customer-dataset.ipynb
financial-giants-and-revenue.ipynb		financial-giants-and-revenue.ipynb
grocery-sales-database.ipynb		grocery-sales-database.ipynb
healthcare-dv.ipynb		healthcare-dv.ipynb
league-of-legends-s-15-prediction-rangetype-96.ipynb		league-of-legends-s-15-prediction-rangetype-96.ipynb
microsoft-stock-data.ipynb		microsoft-stock-data.ipynb
nlp-chatbot-dataset-treinamento-curto.ipynb		nlp-chatbot-dataset-treinamento-curto.ipynb
resume-dataset.ipynb		resume-dataset.ipynb
sentiment-analysis-lr-rf-dt-knn-xgb.ipynb		sentiment-analysis-lr-rf-dt-knn-xgb.ipynb
volcanic_eruptions.ipynb		volcanic_eruptions.ipynb

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