O objetivo deste projeto foi verificar a aplicabilidade de modelos de séries temporais para a caracterização da dinâmica temporal da dengue na cidade de Sorocaba utilizando a metodologia de Box e Jenkins. A partir dos dados obtidos pela API Infodengue, foi explorado o comportamento dos dados ao longo do tempo, verificada a existência de correlação temporal e construídos modelos com diferentes parâmetros. Por fim, dois modelos selecionados foram avaliados simulando o seu comportamento ao longo do tempo, atualizando de forma iterativa os dados utilizados por eles.
Para utilizar o código desde projeto, siga os passos a seguir:
- Clone o repositório:
git clone https://github.com/amandashichinoe/dengue-forecast-using-ARIMA.git
- Acesse a pasta do repositório e crie um ambiente virtual:
cd dengue-forecast-using-ARIMA
virtualenv venv
- Ative o ambiente virtual conforme o seu Sistema Operacional
# Para Windows
.\venv\Scripts\activate
# Para macOS ou Linux
source venv/bin/activate
- Instale as bibliotecas utilizadas no projeto:
pip install -r requirements.txt
datasets/: Contém os datasets utilizados no projeto.
notebooks/: Contém os notebooks com os códigos em Python utilizados no projeto.
notebooks/data_wrangling.ipynb: Notebook com o código utilizado para extrair os dados da API.
notebooks/notebook.ipynb: Notebook contendo as etapas de tratamento inicial dos dados, análise exploratória, ajustes do modelo e avaliações do desempenho.
Este projeto foi desenvolvido e apresentado como trabalho de conclusão de curso para a obtenção do título de especialista em Data Science and Analytics.
Limitações incluem a dependência de dados secundários e a consideração de subnotificações.
Caso identifique melhorias ou queira contribuir, sinta-se à vontade para fazer um fork do projeto, enviar pull requests ou entrar em contato comigo.