Este projeto se propõe a realizar uma análise de dados avançada, integrando três bases de dados distintas para extrair insights e padrões significativos.
Através de técnicas de manipulação e análise de dados em Python, este estudo simula operações de JOIN do SQL, correlacionando informações de diferentes fontes para criar uma visão holística e multidimensional dos dados.
- Integrar Dados: Correlacionar três bases de dados distintas, aplicando técnicas similares às de um JOIN em SQL para combinar informações relevantes.
- Extrair Insights: Realizar análise exploratória para identificar padrões, tendências e anomalias nos dados combinados.
- Informar Decisões: Utilizar os insights obtidos para apoiar decisões estratégicas e operacionais.
O projeto utiliza três bases de dados diferentes, cada uma contendo informações únicas que, quando combinadas, oferecem uma compreensão abrangente do tema estudado. As bases são:
-
Base A: Descrição breve da primeira base de dados.
-
Base B: Descrição breve da segunda base de dados.
-
Base C: Descrição breve da terceira base de dados.
A metodologia adotada neste projeto inclui as seguintes etapas:
-
Preparação dos Dados: Limpeza e formatação das três bases de dados para garantir compatibilidade e precisão na correlação.
-
Correlação dos Dados: Implementação de técnicas de manipulação de dados para combinar as bases de dados em um único conjunto, similar ao processo de JOIN no SQL.
-
Análise Exploratória de Dados (EDA): Utilização de estatísticas descritivas e visualizações para explorar os dados combinados e identificar insights.
-
Interpretação dos Resultados: Avaliação dos padrões e tendências identificados para extrair conclusões e recomendações.
-
Python: Linguagem de programação principal para todas as etapas de manipulação e análise de dados.
-
Pandas: Biblioteca para manipulação e análise de dados de alto desempenho.
-
NumPy: Biblioteca para suporte a arrays e matrizes, complementando operações de dados.
-
Matplotlib/Seaborn: Bibliotecas para visualização de dados e resultados da análise.
Este projeto destaca a importância da integração de dados de múltiplas fontes para uma análise de dados mais rica e detalhada.
A correlação das três bases distintas permitiu a identificação de insights que não seriam visíveis ao analisar as bases separadamente, demonstrando o valor agregado da combinação de dados na informação de decisões estratégicas.