Boas-vindas a mais um curso de inteligência artificial da Alura!
Esse Github foi produzido com muito carinho para você montar o seu portfólio com as atividades do curso e elaborar suas próprias hipóteses, testar as técnicas exploradas dentro do curso e também adicionar outras durante a prática conciliando a linguagem Python e o suporte de ferramentas de IA como o ChatGPT. Tudo isso voltado ao tema de visualização de dados.
O objetivo deste curso é auxiliar você a utilizar o ChatGPT como um assistente pessoal para agilizar as análises de dados e gerar visualizações refinadas por meio da linguagem Python. Você irá aprender a combinar os conhecimentos prévios de análise de dados junto ao auxílio das respostas do ChatGPT por meio de prompts elaborados que visam extrair, tratar e visualizar dados em um projeto prático. Este projeto possibilita sair da leitura de dados de arquivos .CSV extraído deste repositório até a geração de visuais em Python para a construção de um storytelling para um relatório.
É importante que você tenha um conhecimento básico das bibliotecas de visualização de Python, bem como da biblioteca de manipulação de dados do Pandas.
Neste curso, vamos trabalhar com o storytelling da empresa fictícia Zoop, uma grande varejista que atende a todas as regiões do Brasil por meio do seu e-commerce. Ela é conhecida pela ampla variedade em seus produtos buscando atender a todo tipo de público.
Para gerenciar o seu alcance, bem como o faturamento de seu setor em lojas online, ela consolida os dados em diferentes períodos de tempo e avalia esses dados para gerar insights e tomar algumas decisões estratégicas em seu negócio. Neste projeto, vamos ter acesso aos dados de parte da sua clientela do e-commerce dentro do ano de 2023.
Você, como analista de dados da empresa, precisará gerar visuais que auxiliem na construção de relatórios de acordo com algumas premissas passadas pelas partes interessadas realizando uma rápida análise do público que possuimos na loja virtual e do faturamento da empresa.
O time de dados da Zoop precisa extrair os dados e gerar informações por meio de visuais que possam ser apresentados a diretoria da empresa apontando os dados de faturamento, perfil do cliente e outros indicadores que possam auxiliar na tomada de decisão em sua loja online.
Vamos importar duas bases de dados:
Dados de clientes do e-commerce da Zoop, separados pelo código identificador da compra.
Dados de vendas do e-commerce da Zoop em 2023, separados pelo código identificador da compra.
Esses dados serão lidos a partir do repositório compartilhado pelo GitHub.
Você, como analista de dados do time de dados da Zoop, tem o desafio de extrair os dados de ambas as bases e construir visuais que possam agregar valor a apresentação dos resultados da Zoop em 2023. Para isso, serão repassados ao todo 7 questionamentos que foram separados para que você possa contribuir na construção do storytelling das vendas da empresa.
Para agilizar o processo da análise exploratória dos dados (AED) e a criação dos visuais, utilizaremos a IA do ChatGPT como nossa assistente, tudo isso levando em conta o prazo curto para as análises e a qualidade da entrega.
Neste projeto, utilizaremos a paleta de cores abaixo, passada por meio de uma entrevista com o time de UX/UI da Zoop.
Vamos explorar a importância das cores na visualização de dados, discutir como as pessoas percebem e interpretam as informações visuais, e abordar a diferença entre a capacidade da inteligência artificial e a visão humana no que diz respeito à escolha de cores e acessibilidade.
| Vermelho | ||
|---|---|---|
| VERMELHO_1 | VERMELHO_2 | VERMELHO_3 |
| #e23155 | #cc2c4e | #b32742 |
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| Azul | ||
|---|---|---|
| AZUL_1 | AZUL_2 | AZUL_3 |
| #203f75 | #1c3867 | #19325b |
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| Cinza | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| BRANCO | CINZA_1 | CINZA_2 | CINZA_3 | CINZA_4 | CINZA_5 |
| #ffffff | #ebebeb | #d9d9d9 | #cccccc | #555655 | #231f20 |
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| Aqua | ||
|---|---|---|
| AQUA_1 | AQUA_2 | AQUA_3 |
| #addcd4 | #9fccc5 | #96bfb9 |
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Como sugestão para outros projetos que você desenvolver, existem sites como o Coolor ou imagecolorpicker que fornecem ideias de paletas e cores que ornam bem se relacionadas.
Na imagem abaixo, apresentamos um diagrama com diversos tipos de visualização de dados (criado por Andrew Abela) em que é possível perceber 4 subgrupos, dentre eles:
- Comparação
- Distribuição
- Relacionamento
- Composição
.png)
Para este curso, focamos nos seguintes visuais:
- Gráfico de Colunas
- Gráfico de Barras
- Gráfico de Linha
- Gráficos de Barras e Colunas Empilhadas
- Gráficos de Setores (Pizza e Rosca)
- Histograma
- Boxplot
Para acessar as imagens dos principais gráficos gerados ao longo curso clique nesse link.
Esse curso teve como objetivo utilizar o ChatGPT como assistente pessoal na análise e geração de visualização de dados aliado a Linguagem Python visando o desenvolvimento de um storytelling sobre as vendas e perfil dos clientes de uma empresa fictícia.
Exploramos os processos de extração, tratamento e visualização de dados, criação de scripts em Python personalizados de acordo com os prompts executados no ChatGPT e reconhecimento das limitações e possibilidades do uso de IAs na otimização de processos de análise e visualização de dados.
Além disso, criamos gráficos dos mais diversos tipos partindo do uso das bibliotecas mais utilizadas em Python, personalizando-os e adicionando recursos visuais como anotações, destaques, legenda de dados e outras técnicas de visualização.
Ao concluir este curso, você será capaz de gerar um Jupyter Notebook (Google Colab) com o processo da análise exploratória dos dados, visualizações personalizadas e voltadas ao tipo de público que você deseja, combinando a linguagem Python com o ChatGPT.
Sinta-se à vontade para fazer o fork desse projeto e construir o seu portfólio 😊