📊 Projeto: Análise e Modelagem de Dados do Dataset Handover 🚀

Este repositório documenta um projeto de análise de dados e modelagem baseado no dataset Handover. O objetivo principal é explorar dados, realizar pré-processamento, treinar modelos e avaliar desempenhos preditivos. 🧠💡

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📂 Estrutura do Projeto

Notebooks Principais

• Dataset_handover.ipynb: Contém todas as etapas do projeto, incluindo:
  • Conexão com o Dataset: Carregamento de dados do CSV para análise.
  • Pré-processamento: Limpeza, seleção de variáveis e normalização.
  • Treinamento de Modelos: Execução de algoritmos de aprendizado de máquina.
  • Avaliação de Resultados: Análise das métricas de desempenho.

Datasets

• dataset_train.csv: Conjunto de treinamento com:
  • 2700 registros (502 com falhas e 2198 sem falhas).
• dataset_test.csv: Conjunto de teste utilizado para validação do modelo.

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⚙️ Principais Etapas do Projeto

1. 📥 Conexão com o Dataset

   • Importação de dados diretamente de arquivos CSV.
   • Verificação de integridade e estatísticas descritivas iniciais.

2. 🧹 Pré-processamento

   • Renomeação e padronização de variáveis.
   • Tratamento de valores ausentes e outliers.
   • Dimensionamento da base de treino e teste.

3. 📊 Modelagem

   • Implementação de diversos algoritmos:
     • Regressão Linear.
     • Random Forest.
     • Redes Neurais.
   • Treinamento sem validação cruzada, focando na avaliação direta com o conjunto de teste.

4. 📈 Avaliação de Resultados

   • Métricas calculadas:
     • Acurácia.
     • Precisão.
     • F1-score.
   • Resultados salvos em arquivos Excel para análise posterior.

5. 📤 Exportação de Resultados

   • Geração de arquivos CSV e relatórios em Excel com previsões e métricas.

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🔧 Requisitos do Ambiente

• Python 3.7 ou superior 🐍
• Bibliotecas necessárias:
  • pandas para manipulação de dados 🗂️
  • numpy para cálculos matemáticos ⚙️
  • sklearn para modelagem preditiva 🧠
  • matplotlib e seaborn para visualizações 📊

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🚀 Como Usar

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/seu-repositorio.git

2. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

3. Execute o notebook: Abra o arquivo Dataset_handover.ipynb no Jupyter Notebook e siga as etapas descritas.

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🌟 Objetivos do Projeto

• Prever falhas com alta precisão utilizando dados históricos. 🔍
• Gerar insights acionáveis para melhorar a qualidade dos dados e processos. 📑
• Desenvolver um pipeline reutilizável para análise e modelagem. ⚙️

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💬 Contribuições

Contribuições são bem-vindas! 😊 Sinta-se à vontade para:

• Relatar problemas abrindo uma issue. 🐛
• Enviar melhorias por meio de um pull request. 🚀

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Juntos, podemos construir soluções inovadoras e eficientes! 💻✨