Este projeto realiza uma análise exploratória no conjunto de dados diamonds do pacote ggplot2 em R, abordando a composição e características dos diamantes com base em suas propriedades físicas e de qualidade.
A análise dos dados de diamantes é essencial tanto para o setor de joalheria quanto para os consumidores que buscam fazer escolhas informadas na compra desses produtos. A capacidade de prever o preço de um diamante com base em suas características (como peso, corte, cor, clareza, etc.) pode ajudar a indústria a otimizar os processos de fabricação e distribuição, além de ajudar os consumidores a escolherem diamantes que melhor atendam suas necessidades e orçamentos.
Além disso, entender os fatores que mais influenciam o preço de um diamante permite que os varejistas ofereçam produtos de forma mais eficiente, levando em consideração as tendências do mercado e as preferências do consumidor.
Neste projeto, serão abordadas questões como:
- Quais variáveis mais influenciam o preço de um diamante?
- Como podemos prever o preço de um diamante com base em suas características?
- Existe uma tendência nos preços dos diamantes em relação ao ano de fabricação, tamanho ou qualidade do corte?
O projeto será desenvolvido utilizando a metodologia CRISP-DM, que inclui as seguintes etapas:
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Entendimento do Negócio: Compreensão da importância dos diamantes e suas características, e a necessidade de prever seu preço com base em atributos como peso (carat), qualidade do corte, cor, clareza, entre outros.
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Entendimento dos Dados: Análise do conjunto de dados diamonds para entender as variáveis presentes, sua estrutura, e identificar valores faltantes ou discrepantes.
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Preparação dos Dados: Limpeza dos dados, tratamento de valores ausentes e conversão de variáveis para tipos apropriados, além de explorar a distribuição das variáveis.
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Modelagem: Construção de modelos preditivos utilizando as variáveis para prever o preço de novos diamantes com base em suas características.
O projeto será dividido em duas entregas principais:
- Análise Exploratória de Dados (EDA): Entendimento das variáveis que influenciam o preço e identificação de padrões por meio de visualizações, hipóteses e insights.
- Análise Comparativa de Modelos: Construção e avaliação de modelos de aprendizado de máquina para previsão de preços de diamantes, com foco na precisão das previsões.
O notebook de análise exploratória conterá as seguintes seções:
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Descrição dos Dados: Informações detalhadas sobre o conjunto de dados, incluindo a quantidade de instâncias, variáveis e seus tipos, além da identificação de valores faltantes. Será fornecido também um dicionário de dados.
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Perguntas de Partida e Hipóteses: Definição das perguntas que guiarão a análise, como:
- Qual a relação entre o peso (carat) e o preço dos diamantes?
- Como as variáveis cut, color e clarity afetam o preço?
- Existe algum padrão de preço em relação ao ano de fabricação e outras características?
- Insights: Respostas às perguntas formuladas, com visualizações gráficas que evidenciam as relações entre as variáveis e a variação do preço com base nas características dos diamantes.
Espera-se identificar as variáveis mais relevantes para o preço dos diamantes e fornecer insights úteis para consumidores e fabricantes. Além disso, será desenvolvido um modelo preditivo que possa estimar o preço de um diamante com base em suas características, ajudando na tomada de decisões tanto do ponto de vista comercial quanto para os consumidores.
- Exploração e visualização das principais variáveis que afetam o preço dos diamantes.
- Estabelecimento de um conjunto de hipóteses para entender melhor a relação entre essas variáveis.
- Desenvolvimento de um modelo preditivo para estimar o preço de novos diamantes, com base nas características observadas no conjunto de dados.