{"id":19948098,"url":"https://github.com/tiagocavalcante/nesfit","last_synced_at":"2026-06-09T12:31:33.422Z","repository":{"id":261983246,"uuid":"879329962","full_name":"TiagoCavalcante/NESFit","owner":"TiagoCavalcante","description":"NES 2024 Practical and Research Work - Group 2","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-11-10T02:16:53.000Z","size":7197,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2026-02-27T08:13:49.187Z","etag":null,"topics":["data-analysis","fitness"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://fitnes.streamlit.app/","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/TiagoCavalcante.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-10-27T16:15:07.000Z","updated_at":"2024-11-10T02:16:56.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-11-09T18:22:15.226Z","dependency_job_id":"85726232-9a65-4801-af57-bffc450d2a39","html_url":"https://github.com/TiagoCavalcante/NESFit","commit_stats":null,"previous_names":["tiagocavalcante/nesfit"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/TiagoCavalcante/NESFit","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/TiagoCavalcante%2FNESFit","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/TiagoCavalcante%2FNESFit/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/TiagoCavalcante%2FNESFit/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/TiagoCavalcante%2FNESFit/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/TiagoCavalcante","download_url":"https://codeload.github.com/TiagoCavalcante/NESFit/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/TiagoCavalcante%2FNESFit/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":34107865,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-26T15:22:16.424Z","status":"online","status_checked_at":"2026-06-09T02:00:06.510Z","response_time":63,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-analysis","fitness"],"created_at":"2024-11-13T00:38:42.027Z","updated_at":"2026-06-09T12:31:33.401Z","avatar_url":"https://github.com/TiagoCavalcante.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Academia Fitness - Análise de Dados e Oportunidade de Negócio\n\n### Acesse o Link : https://fitnes.streamlit.app para visualizar nosso Dashboard.\n\n###### Este é um projeto de análise de dados para fins acadêmicos que foi desenvolvido com o objetivo de identificar uma oportunidade de negócio para a academia de FITNES, com base em dados fictícios de frequência, preferências dos alunos e comportamento de cancelamento. A missão é analisar esses dados para encontrar insights valiosos e criar um pitch convincente para possíveis investidores.\n\n###### Projeto desenvolvido para a matéria de Prática e Pesquisa do NES, projeto de extensão da UFAL.\n\n## Objetivos\n\n- Desenvolver habilidades de análise de dados no contexto de uma academia.\n- Praticar visualização de dados para destacar tendências e padrões.\n- Melhorar a comunicação de dados por meio de apresentações claras e objetivas.\n- Aplicar pensamento analítico para identificar oportunidades e propor uma solução de valor.\n\n## Descrição do Projeto\n\nO projeto aborda os seguintes aspectos da academia:\n\n1. **Frequência dos Alunos:** Avaliamos a frequência dos alunos ao longo do tempo para identificar horários de pico e períodos menos movimentados.\n2. **Horários Mais Populares:** Identificação dos horários preferidos pelos alunos para auxiliar na alocação de recursos e otimização do espaço.\n3. **Modalidades Preferidas:** Análise das atividades mais populares, como musculação, yoga e zumba.\n4. **Cancelamentos e Motivos:** Análise das taxas de cancelamento, incluindo as principais razões, como custo e falta de tempo.\n\n## Análises Realizadas\n\nForam conduzidas diversas análises para obter uma visão completa do funcionamento da academia:\n\n### 1. Análise Temporal\n- **Gráfico de Linha**: Identificação de tendências de frequência ao longo do tempo.\n- **Sazonalidade**: Observação de padrões recorrentes em determinadas épocas do ano.\n\n### 2. Análise de Distribuição\n- **Histograma/Boxplot**: Avaliação da distribuição de dados como frequência de visita e duração das atividades.\n- **Outliers**: Identificação de valores atípicos que podem influenciar os dados, como horários extremamente movimentados.\n\n### 3. Análise de Relacionamento\n- **Gráfico de Dispersão/Heatmap de Correlação**: Exploração de correlações entre frequência e motivos de cancelamento, bem como atividades e satisfação.\n- **Identificação de Padrões**: Descoberta de relações significativas que impactam a adesão e retenção de alunos.\n\n### 4. Análise Categórica\n- **Gráfico de Barras/Pizza**: Comparação entre categorias, como popularidade das modalidades e tipos de planos de assinatura.\n- **Comparação entre Categorias**: Identificação das atividades e planos mais populares e sua relação com a satisfação dos alunos.\n\n## Resultados e Principais Insights\n\n### 1. Frequência e Horários Populares\nIdentificamos os horários de maior movimentação e os períodos menos ocupados, sugerindo uma oportunidade para otimizar o uso do espaço e os custos de operação.\n\n### 2. Modalidades Preferidas\nDescobrimos que atividades como zumba e yoga são altamente populares, enquanto outras, como o jump, apresentam baixa adesão. Isso sugere uma oportunidade de substituição de atividades para melhor atender à demanda.\n\n### 3. Motivos de Cancelamento\nOs principais motivos de cancelamento são custo e insatisfação com o plano básico. Isso indica a necessidade de reformulação ou ajuste nos preços dos planos para melhorar a retenção.\n\n## Proposta de Valor\n\nBaseado nos insights obtidos, propomos uma otimização de horário e atividades, além de ajustes no plano básico, para atrair mais alunos e aumentar a retenção. Esperamos que essas ações possam:\n\n- Aumentar a receita mensal da academia.\n- Reduzir as taxas de cancelamento.\n- Melhorar a experiência dos alunos.\n\n## Dashboard Interativo\n\nUm dashboard foi criado para facilitar a visualização das análises e insights. Este dashboard permite que os usuários explorem as seguintes áreas:\n\n- Frequência dos alunos ao longo do tempo.\n- Horários de pico e distribuição de atividades.\n- Comparação entre modalidades e análise de cancelamentos.\n\n## Apresentação em Vídeo\n\nUma apresentação em vídeo foi preparada, contendo:\n\n- **Introdução** (30s): Apresentação do problema e contexto do mercado.\n- **Análise de Dados** (2-3 min): Principais insights e gráficos, explicação das descobertas.\n- **Proposta de Valor** (1 min): Solução baseada nos dados e potencial de mercado.\n- **Conclusão** (30s): Chamada para ação e investimento necessário.\n\n---\n\n## Como Executar o Projeto\n\n1. Clone este repositório.\n2. Instale as dependências com `pip install -r requirements.txt`.\n3. Execute o arquivo principal do projeto (Dashboard.py) para visualizar as análises e gráficos.\n4. Navegue pelo dashboard para explorar os insights.\n\n---\n\n## Contato dos participantes da equipe\n\n- ###### pedro.vasconcelosneves@gmail.com \n- ##### clarisselima056@gmail.com\n- ##### malenasantos774@gmail.com\n- ##### gn0962980@gmail.com\n- ##### max946220@gmail.com\n- ##### isabela353ferreira@gmail.com\n- ##### tiagotrindade111@gmail.com\n\n\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Ftiagocavalcante%2Fnesfit","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Ftiagocavalcante%2Fnesfit","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Ftiagocavalcante%2Fnesfit/lists"}