projeto_final_sueide_vilela

analises_no_tableau/analises_no_tableau.md

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+## 📈 Análises no Tableau
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+As análises no Tableau com gráficos, dashboard e storytelling estão disponíveis por meio deste link: https://public.tableau.com/views/ViolnciacontraMulheresEstudodaViolncianoEspritoSanto/Planilha7?:language=pt-BR&:sid=&:redirect=auth&:display_count=n&:origin=viz_share_link 

documentacao_do_projeto/violencia_es.md

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+## 📝 Contexto
+Este projeto consiste na análise de dados de incidentes de violência contra mulheres registrados na cidade de Vila Velha, no estado do Espírito Santo entre os anos de 2022 e 2023.  
+
+## 🎯 Etapas do projeto:
+1. **Selecionar a Base de Dados** [Escolher e explorar a base de dados relevante ao tema.] ✅
+2. **Definir Objetivo e Perguntas**  [Estabelecer o objetivo e formular perguntas-chave com base nas variáveis disponíveis.] ✅
+3. **Realizar Análise Exploratória**  [Identificar correlações, padrões e outliers nos dados.] ✅
+4. **Gerar Base Final**  [Limpar e estruturar os dados para a visualização.] ✅
+5. **Criar Visualizações no Tableau**  [Desenvolver gráficos que sintetizem os principais insights.] ✅
+6. **Preparar Apresentação Final**  [Apresentar o tema, dados e visualizações de forma clara e objetiva.] ✅
+
+---
+
+## 🔗 Base Escolhida
+- **Base**: Nome da Base de Dados: Violencia Contra Mulher 2022_2023
+
+Fonte: Dados abertos do estado do Espírito Santo, em que a fonte foi o Observatório Estadual de Segurança Pública. 
+Os dados estão disponíveis por meio deste link: https://dados.es.gov.br/dataset/violencia-contra-mulher-2022_2023
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+---
+
+### 💡 Objetivo Geral:
+O objetivo deste projeto é analisar os incidentes de violência contra mulheres na cidade de Vila Velha, no estado do Espírito Santo entre os dados de 2022 e 2023. 
+
+O projeto pretende fornecer informações relevantes que promovam a conscientização sobre a violência de gênero, incentivando uma profunda reflexão sobre os desafios enfrentados por mullheres, e sua luta por segurança.
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+### As perguntas norteadoras deste projeto são:
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+1. **[Pergunta sobre o perfil dos dados]** - Quais são as principais características da base de dados selecionada? 
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+A base de dados tem 69.643 linhas e 15 colunas.
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+As informações são de:
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+📅 Data do Fato: Data em que o incidente foi registrado.
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+⏰ Hora do Fato: Hora em que o incidente ocorreu.
+
+📝 Tipo de Boletim: Tipo de boletim de ocorrência registrado.
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+👤 Tipo de Envolvimento: Indica o tipo de envolvimento da vítima.
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+🪪 Idade: Idade da vítima.
+
+♀️ Sexo: Sexo da vítima.
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+✋🏻✋🏽✋🏾 Raça: Raça da vítima.
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+🔢 Cód. Incidente: Código numérico que classifica o tipo específico do incidente.
+
+📂 Grupo de Incidente: Grupo ao qual o tipo de incidente pertence.
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+🏷️ Tipo de Incidente: Tipo detalhado de incidente ocorrido.
+
+🗺️ UF: Estado onde o incidente foi registrado.
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+🏙️ Município: Nome do município onde o incidente ocorreu.
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+📍 Bairro: Nome do bairro onde o incidente ocorreu.
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+🏠 Tipo de Local: Tipo de ambiente onde ocorreu o incidente.
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+Outras características:
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+- Temporalidade: A base contém dados de 2022 e 2023, abrangendo o período de 2 anos, permitindo a análise de tendências e padrões ao longo do tempo.
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+- Horário dos crimes: A inclusão de dados sobre a hora do fato possibilita a nálise de padrões temporais, ajudando a identificar por exemplo se certos tipos de violência ocorrem com mais frequência em horários específicos.
+
+- Classificação das violências: A base de dados tem colunas que categorizam os tipos de crimes, como: tipo de boletim, grupo de incidente e tipo de local.
+
+- Variáveis demográficas: A base tem informações sobre as vítimas, como idade, gênero e raça. O que permite uma análise aprofundada das características vas vítimas de violência.
+
+- Geolocalização: Os dados são segmentados por município e bairro, possibilitando uma análise geográfica detalhada e a identificação de áreas com maior incidência de violência.
+
+2. **[Pergunta descritiva]** - Qual é o número total de incidentes de violência contra mulheres registrados em cada bairro de Vila Velha durante os anos de 2022 e 2023?
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+3. **[Pergunta descritiva]** - Qual é a quantidade de incidentes de violência contra mulheres em Vila Velha, categorizados por tipo de local?  
+
+4. **[Pergunta descritiva]** - Como estão distribuídos os incidentes de violência contra mulheres em Vila Velha, classificados por código e tipo de incidente, nos anos de 2022 e 2023?
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+5. **[Pergunta descritiva]** - Qual é a distribuição de vítimas de violência contra mulheres em Vila Velha por faixa etária e tipo de incidente registrados em 2022 e 2023?
+
+6. **[Pergunta descritiva]** - Como se distribuem as vítimas de violência contra mulheres em Vila Velha por raça e tipo de incidente, de acordo com os dados de 2022 e 2023?
+
+7. **[Pergunta descritiva]** - Qual é a quantidade de vítimas de violência contra mulheres em Vila Velha, distribuídas por gênero e tipo de incidente, nos anos de 2022 e 2023?
+
+---
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+## 🛠️ Ferramentas Utilizadas  
+- **🐍 Python (Jupyter Notebook)**: Para a análise exploratória de dados utilizando bibliotecas como Pandas, Seaborn, Matplotlib, etc.  
+- **📈 Tableau**: Para criar as visualizações finais e apresentar os insights gerados.  
+- **💻 GitHub**: Para versionamento do projeto e documentação.  
+- **📓 Google Colab** (opcional): Para execução de notebooks de forma colaborativa e em nuvem.  
+
+---
+
+## 💜 Nome do Projeto
+Violência contra Mulheres: Estudo de Vila Velha, Espírito Santo.
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+
+## 🗃️ Organização do Repositório
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+**Estrutura de Pastas e Arquivos**
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+### Pasta: `base_de_dados`
+- **Arquivo:** `violencia_contra_mulher_2022_2023.csv`
+  - Base de dados utilizada para o projeto.
+
+### Pasta: `analise_exploratoria`
+- **Arquivo:** `analise_exploratoria.ipynb`
+  - Notebook com a análise exploratória, incluindo limpeza, tratamento dos dados e as análises.
+
+### Pasta: `base_final`
+- **Arquivo:** `base_final_violencia_contra_mulher_2022_2023.csv`
+  - Base final exportada em CSV.
+
+### Pasta: `documentacao_do_projeto`
+- **Arquivo:** `violencia_es.md`
+  - Arquivo em Markdown com a documentação do projeto.
+
+### Pasta: `analises_no_tableau`
+  - **Arquivos:** `1. Bairros com mais indicentes.png`, `2. 10 Bairros com mais incidentes.png`, `3. Incidentes por tipo de local.png`, `4. Locais com mais incidentes.png`, `5. Distribuição dos incidentes.png`, `6. 10 maiores incidentes.png`, `7. Vítimas por idade.png`, `8. Vítimas idade (20 a 45 anos).png`, `9. Vítimas por raça.png`
+
+    - Imagens de gráficos realizados no Tableau.  
+
+
+- **Arquivos:** `10. Dashboard de Visão Geral de Violência Contra Mulheres.png`, `11. Dashboard de Análise de Incidentes de Violência Contra Mulhereres.png`, `12. Dashboard de Perfil das Vítimas de Violência Contra Mulheres.png`
+  - Imagens de dashboards realizados no Tableau.
+
+- **Arquivo:** `13. Entendendo os Dados Violência Contra Mulheres.png`
+  - Imagem do storytelling realizado no Tableau.
+
+- **Arquivo:**: `analises_no_tableau.md`
+  - Arquivo em Markdown com o link do Tableau, com as análises feitas com os gráficos, dashboards e storytelling.
+
+### Pasta: `apresentacao_em_slides`
+  - **Arquivo:** `Violência contra Mulheres - Estudo de Vila Velha, Espírito Santo - Sueide Vilela.pdf`
+    - Arquivo em PDF com os slides de apresentação do projeto.
+
+---
+
+## 🙋‍♀️ Sobre mim
+**Sueide Vilela**
+
+👩‍🎓 Aluna da Turma ON 35 - Análise de Dados com Python
+
+💻 Github: github.com/sueidevilela
+
+🤝 LinkedIn: linkedin.com/in/sueide-vilela
+
+📧 E-mail: sueide.t@gmail.com

material /nome-projeto.md → material/nome-projeto.md

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-# Projeto Final de Análise de Dados
-
-## Contexto  
-Este projeto consiste na análise de **[escolha o tema do seu projeto, por exemplo: dados educacionais do ENEM]**.  
-
-## Etapas do projeto:
-1. **Selecionar a Base de Dados** [Escolher e explorar a base de dados relevante ao tema.]
-2. **Definir Objetivo e Perguntas**  [Estabelecer o objetivo e formular perguntas-chave com base nas variáveis disponíveis.]
-3. **Realizar Análise Exploratória**  [Identificar correlações, padrões e outliers nos dados.]
-4. **Gerar Base Final**  [Limpar e estruturar os dados para a visualização.]
-5. **Criar Visualizações no Tableau**  [Desenvolver gráficos que sintetizem os principais insights.]
-6. **Preparar Apresentação Final**  [Apresentar o tema, dados e visualizações de forma clara e objetiva.]
-
----
-
-## Bases Escolhidas  
-- **Base 1**: [Nome da base de dados e fonte (por exemplo, Microdados do ENEM, INEP)]  
-- **Base 2**: [Nome da base de dados e fonte (opcional, caso use outra base complementar)]  
-
----
- 
-### Objetivo Geral:
-Realizar uma análise dos dados com o objetivo de **[escreva o objetivo do seu projeto, por exemplo: identificar as variáveis que influenciam o desempenho dos alunos no ENEM]**.  
-
-### As perguntas norteadoras deste projeto são:  
-1. **[Pergunta sobre o perfil dos dados]** - Quais são as principais características da base de dados selecionada?  
-2. **[Pergunta comparativa]** - Há diferenças de desempenho entre os grupos de interesse (ex.: escolas públicas vs. privadas)?  
-3. **[Pergunta relacional]** - Existe correlação entre fatores socioeconômicos e os resultados dos alunos?  
-4. **[Pergunta exploratória]** - Quais insights podem ser extraídos a partir dos padrões identificados nos dados?
-
----
-
-## Ferramentas Utilizadas  
-- **Python (Jupyter Notebook)**: Para a análise exploratória de dados utilizando bibliotecas como Pandas, Seaborn, Matplotlib, etc.  
-- **Tableau**: Para criar as visualizações finais e apresentar os insights gerados.  
-- **GitHub**: Para versionamento do projeto e documentação.  
-- **Google Colab** (opcional): Para execução de notebooks de forma colaborativa e em nuvem.  
+# Projeto Final de Análise de Dados
+
+## Contexto  
+Este projeto consiste na análise de **[escolha o tema do seu projeto, por exemplo: dados educacionais do ENEM]**.  
+
+## Etapas do projeto:
+1. **Selecionar a Base de Dados** [Escolher e explorar a base de dados relevante ao tema.]
+2. **Definir Objetivo e Perguntas**  [Estabelecer o objetivo e formular perguntas-chave com base nas variáveis disponíveis.]
+3. **Realizar Análise Exploratória**  [Identificar correlações, padrões e outliers nos dados.]
+4. **Gerar Base Final**  [Limpar e estruturar os dados para a visualização.]
+5. **Criar Visualizações no Tableau**  [Desenvolver gráficos que sintetizem os principais insights.]
+6. **Preparar Apresentação Final**  [Apresentar o tema, dados e visualizações de forma clara e objetiva.]
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+---
+
+## Bases Escolhidas  
+- **Base 1**: [Nome da base de dados e fonte (por exemplo, Microdados do ENEM, INEP)]  
+- **Base 2**: [Nome da base de dados e fonte (opcional, caso use outra base complementar)]  
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+### Objetivo Geral:
+Realizar uma análise dos dados com o objetivo de **[escreva o objetivo do seu projeto, por exemplo: identificar as variáveis que influenciam o desempenho dos alunos no ENEM]**.  
+
+### As perguntas norteadoras deste projeto são:  
+1. **[Pergunta sobre o perfil dos dados]** - Quais são as principais características da base de dados selecionada?  
+2. **[Pergunta comparativa]** - Há diferenças de desempenho entre os grupos de interesse (ex.: escolas públicas vs. privadas)?  
+3. **[Pergunta relacional]** - Existe correlação entre fatores socioeconômicos e os resultados dos alunos?  
+4. **[Pergunta exploratória]** - Quais insights podem ser extraídos a partir dos padrões identificados nos dados?
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+## Ferramentas Utilizadas  
+- **Python (Jupyter Notebook)**: Para a análise exploratória de dados utilizando bibliotecas como Pandas, Seaborn, Matplotlib, etc.  
+- **Tableau**: Para criar as visualizações finais e apresentar os insights gerados.  
+- **GitHub**: Para versionamento do projeto e documentação.  
+- **Google Colab** (opcional): Para execução de notebooks de forma colaborativa e em nuvem.