Análise Exploratória

Data Insights - Transformando Dados em Sabedoria

Sobre a Empresa

A Data Insights é uma empresa líder no campo da análise de dados e estatísticas, especializada em fornecer insights precisos que permitem que nossos clientes tomem decisões estratégicas e informadas. Nosso compromisso é transformar dados em sabedoria, capacitando as organizações a aproveitarem ao máximo as informações disponíveis para atingir seus objetivos de negócios.

Nossos Serviços Nossos serviços são centrados na análise de dados e no fornecimento de informações valiosas. Alguns dos nossos principais serviços incluem:

1. Análise de Dados Avançada: Utilizando as mais recentes técnicas de análise de dados e ferramentas, nossa equipe de analistas altamente qualificados examina conjuntos de dados complexos para identificar padrões, tendências e correlações.

2. Geração de Insights Estratégicos: Transformamos os resultados da análise em insights acionáveis. Nossa equipe interpreta os dados para fornecer informações claras e significativas que auxiliam na tomada de decisões estratégicas.

3. Consultoria em Estatísticas: Como especialistas em estatísticas, oferecemos consultoria personalizada para ajudar nossos clientes a compreender os números por trás de suas operações e a tomar decisões baseadas em dados sólidos.

Slogan "Da Dados à Sabedoria: Transformando Informações em Estratégias"

Projeto em Parceria com a ANP.

A Data Insights é honrada por ter sido selecionada pela Agência Nacional de Petróleo e Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) para realizar uma análise exploratória crucial. A ANP é uma instituição de renome que desfruta de um status de referência no setor de petróleo e gás natural no Brasil.

Neste projeto em particular, nossa equipe de analistas de dados colaborará com a ANP para realizar uma análise abrangente da série histórica de preços de venda da gasolina e do etanol. A ANP, conhecida por sua expertise em dados e informações da indústria, reconheceu nossa experiência e capacidade em transformar esses dados em insights acionáveis.

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Conclusão:

1. Comportamento dos Preços dos Combustíveis:

• A análise dos preços dos combustíveis nos meses de junho e julho revela uma leve tendência de aumento em ambos os produtos, gasolina e etanol. Embora as variações não tenham sido significativas, essa tendência ascendente sugere uma possível influência de fatores externos, como mudanças no cenário internacional do petróleo, bem como fatores internos, como sazonalidade e flutuações na demanda, que podem ter impactado os preços dos combustíveis no mercado brasileiro.

2. Comportamento dos Preços por Estado Individualmente:

• Foram observadas evidências de inconsistência nos dados de alguns estados, o que pode ter impactado as análises e conclusões obtidas.

3. Variação dos Preços de Gasolina e Etanol:

• Boxplots foram utilizados para mostrar a variação dos preços de gasolina e etanol em junho e julho de 2023. Eles indicam a presença de outliers em ambos os meses, sugerindo a existência de valores atípicos ou eventos incomuns que influenciaram os preços.

4. Médias de Preços da Gasolina e do Etanol:

• Houve um aumento nos preços médios tanto da gasolina quanto do etanol em julho, em comparação com junho. As gasolinas comuns e aditivadas apresentaram aumentos médios de aproximadamente 4,0% e 3,8%, respectivamente, enquanto o etanol teve um aumento médio de cerca de 1,7%.

5. Preços Médios por Estado:

• Os preços médios da gasolina e do etanol variam significativamente de estado para estado, ressaltando as diferenças tributárias e econômicas. Essas variações podem ser influenciadas por políticas regionais, infraestrutura de distribuição e outros fatores locais.

6. Menor e Maior Preço por Município:

• O município de Guarulhos, São Paulo, registrou o menor preço de gasolina. Para o etanol, os municípios com menores preços variaram conforme os meses analisados.

7. Maior Valor Médio de Gasolina por Região:

• A região Norte possuiu o maior valor médio de gasolina no período analisado.

8. Menor Valor Médio de Etanol por Região:

• A região Nordeste apresentou o menor valor médio de etanol durante os meses estudados.

9. Correlação entre Valor do Combustível e Região:

• Não foi observada uma correlação clara entre o valor do combustível (gasolina ou etanol) e a região onde é vendido.

10. Correlação entre Valor do Combustível e Bandeira:

• A análise de correlação entre o valor do combustível e a bandeira que o vende não resultou em correlações significativas para alguns casos, indicando a falta de variação ou inconsistência nos dados.

11. Presença de Outliers:

• Os boxplots identificaram a presença de outliers nos valores de venda de gasolina e etanol, indicando valores atípicos que podem afetar a análise. Bandeiras nos Estados com Preços Mais Altos: Bandeiras como Ipiranga e Petrobras têm maior presença nos estados com os preços mais altos de gasolina e etanol.

12. Bandeiras nos Estados com Preços Mais Baixos:

• Bandeiras como Ipiranga e Petrobras também têm maior presença nos estados com os preços mais baixos de gasolina e etanol.

• Em geral, a análise dos preços dos combustíveis revela uma complexa interação de fatores econômicos, regulatórios e regionais que influenciam as flutuações nos preços dos combustíveis no Brasil. Além disso, a presença de outliers em algumas análises sugere a importância de investigar e compreender esses valores atípicos para obter insights mais precisos sobre os padrões de preços e os fatores que os influenciam.

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Contato

Para saber mais sobre como a Data Insights pode ajudar sua organização a tirar o máximo proveito de seus dados e tomar decisões estratégicas informadas, entre em contato conosco:

• Website: www.datainsights.com.br
• Email: contato@datainsights.com.br
• Telefone: +55 (XX) XXXX-XXXX

Junte-se a nós na jornada de transformar informações em estratégias bem-sucedidas!

Analistas deste projeto

• Gustavo Daher (Co-facilitador)

• Aline Braga (Gestora de conhecimento)

• Rafael César (Colaborador |)

• Daniel Freitas (Colaborador ||)

• Cristhian Monteiro (Gestor de Pessoa)

Modo de Uso - Projeto de Análises Textuais a partir de Dados da ANP

Este repositório contém um projeto de análises textuais focado em dados fornecidos pela Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP). O objetivo principal é analisar os dados contidos em arquivos CSV, os quais podem ser consumidos diretamente do repositório ou através do link do site da ANP. O projeto foi desenvolvido no ambiente colaborativo Google Colab e utiliza diversas bibliotecas Python para análises e visualizações.

Requisitos

• Python (versão recomendada: 3.x)
• Bibliotecas Python: pandas, matplotlib, seaborn (todas as bibliotecas utilizadas já estão contidas no ambiente Google Colab)

Como utilizar

1. Clonar o repositório:

   Primeiramente, clone este repositório em sua máquina local usando o seguinte comando:

   git clone https://github.com/seu-usuario/seu-repositorio.git
   

   Substitua seu-usuario pelo seu nome de usuário do GitHub e seu-repositorio pelo nome do repositório.

2. Acessar a pasta do projeto:

   Navegue para a pasta do projeto:

   cd seu-repositorio
   

3. Executar no Google Colab:

   O ambiente de desenvolvimento recomendado para este projeto é o Google Colab. Os arquivos Jupyter Notebook (.ipynb) estão formatados para serem executados no Google Colab.

   • Abra o Google Colab.
   • Crie um novo notebook ou faça o upload do notebook do projeto (arquivo .ipynb).
   • No notebook, execute as células sequencialmente para carregar os dados e realizar as análises.

4. Consumir os arquivos CSV:

   Os dados podem ser consumidos de duas maneiras:

   • Localmente:

     Utilize a função pd.read_csv() da biblioteca pandas para carregar os arquivos CSV que estão na pasta do projeto:

     import pandas as pd
     
     df1 = pd.read_csv('arquivo1.csv')
     df2 = pd.read_csv('arquivo2.csv')

   • A partir do link da ANP:

     Você também pode consumir os dados diretamente do link do site da ANP. Acesse o link em questão e utilize a função pd.read_csv() para carregar os dados:

     link_anp = 'https://link-do-site-da-anp/dados.csv'
     df_anp = pd.read_csv(link_anp)

5. Realizar análises e visualizações:

   O foco do projeto é a realização de análises textuais. Utilize o ambiente Google Colab e as bibliotecas disponíveis para criar análises e visualizações em markdown e código Python.

6. Salvar e compartilhar resultados:

   Após realizar as análises e visualizações desejadas, você pode salvar o notebook atualizado e compartilhar os resultados com sua equipe ou público-alvo.

Avisos importantes

• Certifique-se de que todas as bibliotecas utilizadas no projeto estejam instaladas no ambiente em que você está executando o código.
• Sempre mantenha as informações sensíveis, como senhas e chaves de API, protegidas e não as inclua no repositório.
• Lembre-se de que o acesso aos dados da ANP pode estar sujeito a termos e condições específicas.

Este modo de uso fornece um guia básico para utilizar o projeto de análises textuais a partir de dados da ANP. Sinta-se à vontade para personalizar e adaptar conforme suas necessidades.