Análise Exploratória de Dados de Gorjetas (Tips)

Este projeto de análise exploratória de dados (AED) investiga um conjunto de dados de gorjetas coletadas em um restaurante. O objetivo é descobrir padrões e insights sobre como diversos fatores influenciam o valor das gorjetas.

Desenvolvedor:

Felipe Teles

Introdução

Este projeto de análise exploratória de dados (AED) explora o conjunto de dados de gorjetas, utilizando as bibliotecas Numpy, Pandas, Mathplotlib e Seaborn. Foi construído no jupyter notebook e é dividido em três partes:

• Descrição do conjunto de dados através de estatísticas e gráficos.

• Análise da relação entre o valor total da conta e o valor da gorjeta através de regressão.

• Investigação das relações entre todas as variáveis do conjunto de dados.

Perguntas de Pesquisa

• O sexo de quem paga a conta tem influência no valor da gorjeta?
• Existe relação entre o valor da conta e o da gorjeta?
• Fumantes costumam dar gorgetas maiores?
• O dia da semana ou o horário das refeições podem afetar o valor das gorjetas?
• Mesas com mais pessoas costumam dar gorjetas maiores?
• Qual o perfil dos clientes que frequentam o restaurante?
• Quais os dias e horários com o maior número de clientes?

Próximos Passos

Análises futuras poderiam incluir:

• Modelos de regressão mais complexos: Explorar modelos que levem em conta interações entre as variáveis, como a interação entre o tamanho da mesa e o status de fumante.
• Análise de outliers: Investigar os outliers identificados nos gráficos de caixa para entender melhor seu impacto nas conclusões.
• Coleta de dados adicionais: Coletar mais dados para aumentar o tamanho da amostra e a representatividade dos resultados.

Bibliotecas Utilizadas

• pandas
• numpy
• matplotlib.pyplot
• seaborn

Contato

Para mais informações ou colaborações, entre em contato.