🧠 Automação de Análises e Transformações com OpenAI

🚀 Este projeto automatiza transformações de dados e análises exploratórias utilizando a API da OpenAI (ChatGPT). A ideia é permitir que a IA analise colunas, sugira tratamentos e execute comandos automaticamente, gerando gráficos e insights sem precisar de intervenção manual.

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📌 Funcionalidades Principais

✅ 🛠️ Transformação Automática de Dados ✅ 📊 Análises Exploratórias Dinâmicas ✅ 🔍 Limpeza Inteligente de Dados ✅ 🤖 Integração com OpenAI para Sugestões Automáticas ✅ 📉 Geração Automática de Gráficos e Relatórios

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🔧 Como Funciona?

O projeto processa um dataset CSV (ou qualquer outro formato suportado para criação de DataFrame), identifica colunas problemáticas e usa a IA para sugerir e executar transformações. Além disso, qualquer pergunta sobre os dados pode ser enviada à IA, que gera códigos prontos para execução automática.

📌 Exemplo de fluxo:

1️⃣ Carrega e processa os dados 2️⃣ A IA analisa as colunas e sugere transformações 3️⃣ O código é executado automaticamente 4️⃣ Insights e gráficos são gerados conforme perguntas do usuário

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📂 Arquitetura do Código

📦 projeto
 ┣ 📜 openai_project.py                 # Código principal com todas as funções
 ┣ 📜 dataset.csv (exemplo)             # Base de dados analisada (pode ser substituída)
 ┣ 📜 README.md                         # Documentação
 ┗ 📜 requirements.txt                  # Dependências do projeto

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🛠 Configuração e Instalação

1️⃣ Clone o Repositório

git clone https://github.com/RenanBjj/Python-AI-Data-Cleaner.git
cd Python-AI-Data-Cleaner

2️⃣ Instale as Dependências

pip install -r requirements.txt

3️⃣ Configure a API Key da OpenAI

Crie um arquivo .env e adicione sua chave da OpenAI:

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Ou, diretamente no código:

import openai
openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

4️⃣ Execute o Projeto

python openai_project.py

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🚀 Exemplos de Uso

🔹 Transformação de Dados

A IA analisa colunas e aplica tratamentos automaticamente:

realizar_transformacao("Stock Quantity")

📌 Exemplo de saída:

📌 Trabalhando na coluna: Stock Quantity
✅ Coluna convertida para float sem perda de dados

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🔹 Análises Exploratórias

Basta fazer uma pergunta que a IA responde com código pronto para execução!

fazer_pergunta("Quais classificações etárias vendem mais?")

📌 Exemplo de saída:

📊 Gráfico gerado com vendas por classificação etária

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📊 A IA gera insights automáticos sobre os dados, permitindo análises dinâmicas, como:

🔹 Qual publisher tem mais jogos em estoque? 🔹 Existe correlação entre idade do público e preço do jogo? 🔹 Qual mês teve mais pedidos enviados? 🔹 Quais produtos estão com baixo estoque?

🚀 Tudo isso é feito automaticamente!

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📌 Tecnologias Utilizadas

🔹 Python 🔹 Pandas - Manipulação e limpeza de dados 🔹 Matplotlib & Seaborn - Geração de gráficos 🔹 OpenAI API - Sugestões automáticas e execução de código

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🤝 Contribuição

Se este projeto te ajudou de alguma forma, deixe uma ⭐ e contribua! Sugestões e melhorias são sempre bem-vindas!

Aqui estão algumas formas de ajudar:

1. ⭐ Dê uma estrela no repositório
2. 💡 Sugira novas funcionalidades via Issues
3. 🛠 Contribua com código via Pull Requests

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📜 Licença

Este projeto é open-source.

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📬 Contato

Para dúvidas ou sugestões:

• Renan Marques
  • GitHub
  • LinkedIn
  • Email

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🚀 Criado por Renan Marques com ❤️ e muita automação 🤖!