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https://github.com/benzerinsio/eda

📊 Análise Exploratória de Dados (EDA) | Projetos de estudo em Exploração de Dados para prática e demonstração de técnicas analíticas e visuais.
https://github.com/benzerinsio/eda

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📊 Análise Exploratória de Dados (EDA) | Projetos de estudo em Exploração de Dados para prática e demonstração de técnicas analíticas e visuais.

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# 📊 Portfólio de Análise Exploratória de Dados (EDA)

Bem-vindo(a)! Este repositório reúne meus projetos de **Análise Exploratória de Dados (EDA)**, dedicados a explorar padrões, distribuições e relações em diferentes conjuntos de dados. Desenvolvidos para prática e aprendizado, os projetos destacam técnicas analíticas e visuais aplicadas a contextos variados.

Todos os dados são usados exclusivamente para fins de estudo, seguindo boas práticas de **privacidade e ética**.

> ℹ️ Cada projeto possui um repositório próprio com detalhes, dados e conclusões. Você também pode explorá-los diretamente nas pastas deste repositório.

## Projetos

- **[Descoberta de Padrões em Vendas (Visualização em nbviewer)](https://github.com/benzerinsio/SalesPatterns-EDA)**: Análise de dados de vendas pra entender tendências temporais e segmentações.
- **[Investigação de Fatores Cardíacos](https://github.com/benzerinsio/HeartDisease-EDA)** : Análise de variáveis de saúde pra entender fatores de risco em doenças cardíacas.
- **[Análise para Detecção de Câncer de Mama](https://github.com/benzerinsio/BreastCancer-EDA):** Exploração de características clínicas pra identificar padrões relacionados ao diagnóstico de câncer.
- **[Avaliação de Qualidade de Vinhos](https://github.com/benzerinsio/WineQuality-EDA):** Investigando características físico-químicas e sua relação com a qualidade através de estatísticas, transformações e visualizações.
- **[Exploração de Espécies Florais](https://github.com/benzerinsio/FloralSpecies-EDA):** Busca por padrões com estatísticas descritivas, visualizações e o algoritmo K-Means para clusterização.

## 🛠️ Bibliotecas Utilizadas

- **Pandas**: Manipulação e análise de dados.
- **NumPy**: Cálculos numéricos e transformações matemáticas.
- **Seaborn**: Visualizações estatísticas avançadas.
- **Matplotlib**: Geração de gráficos e plots customizados.
- **Plotly**: Visualizações interativas e dinâmicas.
- **Scikit-Learn**: Ferramentas de pré-processamento e clustering (quando aplicável).

## 💬 Sobre os Projetos

Cada análise foca em compreender profundamente os dados, desde distribuições e correlações até padrões visuais, oferecendo insights úteis e preparando bases sólidas para aplicações futuras, como Machine Learning ou Business Intelligence.