https://github.com/daviseidel/analise-dados-pi-2024

O código utilizado para a análise de dados de uma pesquisa científica.
https://github.com/daviseidel/analise-dados-pi-2024

Last synced: 28 days ago
JSON representation

O código utilizado para a análise de dados de uma pesquisa científica.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/daviseidel/analise-dados-pi-2024
• Owner: daviseidel
• Created: 2024-06-03T16:18:53.000Z (5 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-06-05T00:42:36.000Z (5 months ago)
• Last Synced: 2024-10-08T03:44:39.289Z (about 1 month ago)
• Language: Python
• Size: 492 KB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

        
# Análise de Dados: Exercício Físico e Leitura

Este repositório contém um código Python para a análise de um conjunto de dados sobre hábitos de exercício físico e leitura. O código utiliza as bibliotecas pandas, matplotlib e seaborn para realizar a análise estatística e gerar gráficos que visualizam os dados coletados por meio de um formulário para uma pesquisa científica. Ele pode ser encontrada [aqui](https://docs.google.com/document/d/1wiS7IwYWzV7v0tJ72qkyToGMMmEh-dC5Ocpen5eUCOc/edit?usp=sharing)

## Estrutura dos Dados

O arquivo CSV contém as seguintes colunas:

1. Carimbo de data/hora: Timestamp de quando a resposta foi registrada.

2. Qual é a sua idade?: Faixa etária do respondente.

3. Qual seu gênero?: Gênero do respondente.

4. Qual é o seu nível educacional?: Nível educacional do respondente.

5. Qual é a sua ocupação?: Ocupação do respondente.

6. Com que frequência você pratica atividades físicas?: Frequência de prática de atividades físicas.

7. Qual é a duração média das suas sessões de exercício?: Duração média das sessões de exercício.

8. Que tipo de exercício físico você mais pratica? (marque todas as opções aplicáveis): Tipo de exercício físico praticado.

9. Com que frequência você lê livros?: Frequência de leitura de livros.

10. Você já tentou combinar a leitura com a atividade física, como ouvir audiolivros enquanto se exercita?: Se já tentou combinar leitura e exercício físico.

11. Como você avalia a sua concentração durante a leitura após uma sessão de exercício físico?: Avaliação da concentração durante a leitura após exercício físico.

12. Você acredita que o exercício físico regular impacta positivamente sua capacidade de aprendizagem e memória?: Percepção sobre o impacto do exercício na aprendizagem e memória.

## Requisitos

    Python 3.x

    pandas

    matplotlib

    seaborn

Você pode instalar as bibliotecas necessárias usando pip:

```bash

pip install pandas matplotlib seaborn

```

## Como Utilizar

Coloque o arquivo CSV no mesmo diretório do script Python.

Execute o script main.py.

## Descrição do Código

O código realiza as seguintes tarefas:

### Carregamento dos Dados:

```python

import pandas as pd

```

### Carrega os dados do arquivo CSV

```python

file_path = 'data.csv'

data = pd.read_csv(file_path)

```

### Visualização Inicial dos Dados:

``` python

data.head()

```

### Análise e Visualização Estatística:

Geração de gráficos para distribuição de idade e gênero, nível educacional e ocupação, frequência e duração de exercícios, tipo de exercício físico praticado, frequência de leitura, combinação de leitura com atividade física, concentração após exercício físico e impacto do exercício na aprendizagem e memória.

Utiliza seaborn e matplotlib para criar gráficos de barras.

## Como Utilizar

Coloque o arquivo CSV no mesmo diretório do script Python.

Execute o script main.py.