[Insira o Nome do Projeto]

📌 Visão Geral

Este projeto visa [insira o objetivo principal do projeto aqui, por exemplo, "analisar dados de vendas para identificar tendências de mercado"]. Utilizamos [insira as técnicas utilizadas, por exemplo, "técnicas avançadas de análise de dados, machine learning e processamento de linguagem natural"] para [insira o resultado esperado do projeto, por exemplo, "identificar padrões de compra e prever tendências futuras"].

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📄 Veja o template do notebook

💼 Entendimento do Negócio

[Descreva o contexto e a importância do seu projeto. Por exemplo, "No contexto atual de crescente volume de dados, entender padrões complexos em comportamentos de consumidores é crucial para estratégias de marketing eficazes."]

Tipos de Análise Realizados:

[Insira o tipo de análise, por exemplo, "Análise de Sentimento"]
[Outro tipo de análise, por exemplo, "Tendências de Mercado"]
[Mais um tipo, por exemplo, "Padrões de Comportamento do Consumidor"]

Principais Indicadores Chave de Desempenho:

[Primeiro indicador, por exemplo, "Taxa de Conversão"]
[Segundo indicador, por exemplo, "Retenção de Clientes"]
[Terceiro indicador, por exemplo, "Satisfação do Cliente"]

📊 Análise do Modelo Atual

[Descreva a situação atual e o que seu projeto propõe a melhorar. Por exemplo, "Nosso modelo atual enfrenta desafios em... A análise visa otimizar..."]

[Aqui, você pode descrever o que a imagem acima representa e como ela se relaciona com o seu projeto.]

🛠 Pré-processamento

O pré-processamento de dados é crucial em projetos de machine learning. Utilizamos [insira as ferramentas ou métodos usados, por exemplo, "Pipeline do Scikit-learn"] para garantir eficácia e reprodutibilidade.

Considerações Importantes:

[Primeira consideração, por exemplo, "Todos os valores estão em uma única unidade de medida."]
[Segunda consideração, por exemplo, "Os dados são anônimos para proteger a privacidade dos usuários."]

Etapas do Pré-processamento no Pipeline:

[Primeira etapa, por exemplo, "Normalização dos Dados"]
[Segunda etapa, por exemplo, "Tratamento de Valores Ausentes"]
[Terceira etapa, por exemplo, "Codificação de Variáveis Categóricas"]

🤖 Modelagem e Avaliação

Utilizamos [insira as ferramentas ou métodos de modelagem usados, por exemplo, "algoritmos de machine learning como XGBoost e RandomForest"] para construir nosso modelo. As métricas de avaliação incluem [insira as métricas usadas, por exemplo, "precisão, recall e a área sob a curva ROC"].

[Aqui, explique o que a imagem acima mostra e como ela é relevante para a avaliação do seu modelo.]

📈 Insights e Conclusões

[Resuma os principais insights obtidos e as conclusões do seu projeto. Por exemplo, "Nossa análise revelou que... Isso sugere que..."]

📜 Estrutura do Projeto

A estrutura de diretórios do projeto foi organizada da seguinte forma:

├── README.md 
├── data
│ ├── processed
│ └── raw
├── models
├── notebooks 
├── reports
│ └── figures 
├── requirements.txt
├── src
│ ├── __init__.py 
│ ├── data
│ │ └── [NomeDoScriptDeDados].py 
│ ├── features
│ │ └── [NomeDoScriptDeFeatures].py 
│ ├── models
│ │ ├── predict_model.py 
│ │ └── train_model.py

🚧 Próximos Passos

[Descreva os próximos passos para o seu projeto, por exemplo, "O próximo passo é implementar o modelo em um ambiente de produção para testar sua eficácia em tempo real."]

danielesantiago/TemplatePED