Investigue
Entenda o significado das colunas, a unidade de análise e os problemas da base antes de sair corrigindo.
O seu próximo projeto começa com uma base que precisa de cuidado. Explore nascimentos fictícios do Brasil, trate os dados e conte uma história com o que descobrir.
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Você escolhe o caminho. O que importa é entender os dados, sustentar suas decisões e comunicar bem o resultado.
Seu desafio é tratar a base da forma que considerar mais adequada e criar uma visualização que responda a perguntas relevantes.
Aplique o que já estudamos: bancos relacionais, ETL, Python para análise de dados e Power BI. Pode combinar ferramentas, aprofundar conteúdos ou experimentar algo novo.
Não é obrigatório usar todas as ferramentas. A escolha faz parte da solução. Explique por que ela faz sentido para o seu projeto.
Entenda o significado das colunas, a unidade de análise e os problemas da base antes de sair corrigindo.
Defina regras, trate inconsistências e documente o que mudou. Preserve o arquivo original.
Crie uma visualização clara, apresente seus insights e reconheça as limitações da análise.
Nascimentos vivos fictícios, com período nominal de 2023 a 2025. Cada registro representa um bebê, sujeito a repetições intencionais.
3.009 linhas de dados + cabeçalho · 20 colunas · separador ponto e vírgula (;).
26 estados e Distrito Federal. Os municípios utilizados são as 27 capitais.
Todos os dados foram gerados para ensino. Não há pessoas reais e a distribuição não representa a natalidade brasileira. Compare contagens e proporções desta amostra. Uma taxa de natalidade populacional exigiria população de referência, ausente na base.
Uma espiada nos dados originais. Role a tabela na horizontal para explorar as 20 colunas.
SEM TRATAMENTO| Coluna | Descrição | Tipo esperado | Referência |
|---|
Investigue valores ausentes, duplicidades, espaços extras, diferenças de escrita, datas, tipos, unidades de medida e coerência entre campos.
Nem toda diferença precisa ser excluída. Escolha critérios, registre suas hipóteses e avalie o impacto de cada decisão. Ausência de informação não significa zero.
Use UTF-8 e o delimitador ponto e vírgula (;). No Power BI ou Excel, confira a codificação e a detecção automática dos tipos antes de transformar. Em SQL, uma tabela de entrada com colunas de texto pode ajudar a preservar os valores originais.
pd.read_csv("natalidade_brasil_desafio.csv", sep=";", encoding="utf-8-sig", dtype=str, keep_default_na=False)Em Python, essa leitura preserva as marcas de ausência para o seu diagnóstico inicial. Depois, você decide as conversões.
Escolha pelo menos três perguntas ou proponha as suas. Defina os indicadores depois de avaliar a qualidade dos campos utilizados.
Deixe claro que você está descrevendo esta base sintética.
Verifique unidades, valores extremos e campos ausentes antes de comparar.
Escolha denominadores claros e apresente os não informados.
Compare antes e depois para mostrar o impacto das suas decisões.
Explore relações com cuidado: associação entre variáveis não demonstra causalidade.
Uma boa entrega permite entender o que você descobriu e como chegou até lá.
Marque seu progresso. As marcações ficam somente neste navegador.
Prazo, apresentação e envio: serão combinados com o professor. A página disponibiliza os materiais e não recebe trabalhos.
Não existe uma única limpeza correta. Existe um processo que você consegue explicar, justificar e reproduzir.
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