🍎Análise de Preços da Maçã com NumPy e Matplotlib
🚀Revisando conceitos com NumPy e Matplotlib!
Este projeto teve como objetivo reforçar os fundamentos da análise de dados por meio da exploração de uma série temporal de preços de maçã. Usando um dataset simples, foram aplicadas técnicas essenciais de matemática computacional e ciência de dados.
✅Habilidades Praticadas
- Manipulação de arrays e transposição de dados
- Análise dimensional e estruturação de séries temporais
- Tratamento de dados faltantes com interpolação
- Visualização de dados com gráficos usando Matplotlib
- Regressão linear com NumPy:
- Fórmula fechada
- Estimativas com números aleatórios
- Reprodutibilidade com
np.random.seed - Agregação e salvamento de dados para futuras análises
📁Dados Utilizados
Os dados foram importados de um CSV hospedado no GitHub da Alura: https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/numpy/dados/apples_ts.csv
Eles contêm valores mensais de preços de maçã entre os anos de 2013 e 2020.
⚙️ Tecnologias
- Python 3
- NumPy
- Matplotlib
- Baixe ou clone o notebook
maça_analise (1).ipynb. - Instale os pacotes necessários:
pip install numpy matplotlib
🎯Conclusão Este exercício foi uma excelente oportunidade para consolidar práticas fundamentais de análise de dados. Apesar da simplicidade do conjunto de dados, o projeto proporcionou insights valiosos sobre manipulação de arrays, visualização, interpolação, e regressão linear — conceitos centrais em ciência de dados.