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Visualização de dados: Sistema de compartilhamento de bicicletas Brasília

Este trabalho apresenta dois arquivos Jypter Notebook que seguem aproximadamente a mesma estrutura descrita abaixo, e a maneira de executá-los é bem similar, também. Um dos arquivos aprensenta basicamente visualizações geográficas enquanto o outro apresenta as visualizações mais gerais. Isso é evidenciado pelos respectivos títulos.

Estrutura dos arquivos

O código apresenta alguns markdowns e está estruturado da seguinte maneira:

1. Bibliotecas Usadas

2. Tratamento dos dados

3. Cria o banco de dados

4. Visualizações

Ferramentas usadas

Para a elaboração do código deste projeto usei especialmente o Plotly e o Excel (para tratamentos de dados mais simples), as bibliotecas clássicas de Python para trabalhar com dados: Numpy, Pandas, entre outras. Usei também um banco de dados (o SQL lite) para organizar os dados, e com as consultas que eu realizava no banco efetuava a filtragem dos dados. Usei também o Orange 3 para fazer uma pequena mineração de dados Eu cheguei a fazer umas visualizações no Power BI mas elas não foram incorporadas no trabalho, uma vez que consegui reproduzi-las no Plotly. Para a produção do texto e disponibilização do gráficos online eu utilizei o Datapane e o Plotly Chart Studio. Nesse processo tentou-se corrigir o problema de precisar de dar scroll em algumas visualizações. Algumas delas foram solucionadas com o uso do Plotly Chart Studio, mas como este apresenta limites nos tamanhos dos gráficos e visualizações que podem ser armazenadas gratuitamente, optou-se por deixar as que não foram possíveis de anexar via Chart Studio, serem anexadas via Datapane como originalmente.

Instruções

Para a execução desse código é necessário alterar os diretórios que se referem a entrada e saídas de arquivos CSV. Os databases utilizados estão na pasta 'Database'.

Eu indico rodar primeiro o arquivo com as visualizações geográficas. Pois o banco de dados gerado por esse código é mais geral e funciona no outro arquivo enquanto o contrário não é verdadeiro. Alguns erros podem surgir se você tentar sobrescrever o arquivo de banco de dados. Nesse caso você pode optar por apagá-lo e gerar um novo ou simplesmente dar continuidade a sua execução.

Em primeiro lugar acesse os Jupyter nootebook atráves do Anaconda Navigator ou Google Colab. Faça as aterações supracitadas e rode os códigos clicando no botão 'Run'.

Participação do grupo

Como esse trabalho foi desenvolvido individualmente eu produzi todas as visualizações, e análises textuais com as devidas referências citadas. Documentação completa clique aqui