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https://github.com/tiagocavalcante/nesfit

NES 2024 Practical and Research Work - Group 2
https://github.com/tiagocavalcante/nesfit

data-analysis fitness

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NES 2024 Practical and Research Work - Group 2

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README 

        
# Academia Fitness - Análise de Dados e Oportunidade de Negócio



### Acesse o Link : https://fitnes.streamlit.app para visualizar nosso Dashboard.



###### 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.



###### Projeto desenvolvido para a matéria de Prática e Pesquisa do NES, projeto de extensão da UFAL.



## Objetivos



- Desenvolver habilidades de análise de dados no contexto de uma academia.

- Praticar visualização de dados para destacar tendências e padrões.

- Melhorar a comunicação de dados por meio de apresentações claras e objetivas.

- Aplicar pensamento analítico para identificar oportunidades e propor uma solução de valor.



## Descrição do Projeto



O projeto aborda os seguintes aspectos da academia:



1. **Frequência dos Alunos:** Avaliamos a frequência dos alunos ao longo do tempo para identificar horários de pico e períodos menos movimentados.

2. **Horários Mais Populares:** Identificação dos horários preferidos pelos alunos para auxiliar na alocação de recursos e otimização do espaço.

3. **Modalidades Preferidas:** Análise das atividades mais populares, como musculação, yoga e zumba.

4. **Cancelamentos e Motivos:** Análise das taxas de cancelamento, incluindo as principais razões, como custo e falta de tempo.



## Análises Realizadas



Foram conduzidas diversas análises para obter uma visão completa do funcionamento da academia:



### 1. Análise Temporal

- **Gráfico de Linha**: Identificação de tendências de frequência ao longo do tempo.

- **Sazonalidade**: Observação de padrões recorrentes em determinadas épocas do ano.



### 2. Análise de Distribuição

- **Histograma/Boxplot**: Avaliação da distribuição de dados como frequência de visita e duração das atividades.

- **Outliers**: Identificação de valores atípicos que podem influenciar os dados, como horários extremamente movimentados.



### 3. Análise de Relacionamento

- **Gráfico de Dispersão/Heatmap de Correlação**: Exploração de correlações entre frequência e motivos de cancelamento, bem como atividades e satisfação.

- **Identificação de Padrões**: Descoberta de relações significativas que impactam a adesão e retenção de alunos.



### 4. Análise Categórica

- **Gráfico de Barras/Pizza**: Comparação entre categorias, como popularidade das modalidades e tipos de planos de assinatura.

- **Comparação entre Categorias**: Identificação das atividades e planos mais populares e sua relação com a satisfação dos alunos.



## Resultados e Principais Insights



### 1. Frequência e Horários Populares

Identificamos os horários de maior movimentação e os períodos menos ocupados, sugerindo uma oportunidade para otimizar o uso do espaço e os custos de operação.



### 2. Modalidades Preferidas

Descobrimos 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.



### 3. Motivos de Cancelamento

Os 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.



## Proposta de Valor



Baseado 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:



- Aumentar a receita mensal da academia.

- Reduzir as taxas de cancelamento.

- Melhorar a experiência dos alunos.



## Dashboard Interativo



Um dashboard foi criado para facilitar a visualização das análises e insights. Este dashboard permite que os usuários explorem as seguintes áreas:



- Frequência dos alunos ao longo do tempo.

- Horários de pico e distribuição de atividades.

- Comparação entre modalidades e análise de cancelamentos.



## Apresentação em Vídeo



Uma apresentação em vídeo foi preparada, contendo:



- **Introdução** (30s): Apresentação do problema e contexto do mercado.

- **Análise de Dados** (2-3 min): Principais insights e gráficos, explicação das descobertas.

- **Proposta de Valor** (1 min): Solução baseada nos dados e potencial de mercado.

- **Conclusão** (30s): Chamada para ação e investimento necessário.



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## Como Executar o Projeto



1. Clone este repositório.

2. Instale as dependências com `pip install -r requirements.txt`.

3. Execute o arquivo principal do projeto (Dashboard.py) para visualizar as análises e gráficos.

4. Navegue pelo dashboard para explorar os insights.



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## Contato dos participantes da equipe



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