🐼 Panda Project – Análise Exploratória de Diamantes

Este projeto realiza uma Análise Exploratória de Dados (EDA) sobre um dataset de diamantes, buscando entender como diferentes atributos físicos e qualitativos influenciam o seu preço. A partir dessas análises, são formuladas hipóteses e desenvolvidas novas variáveis (feature engineering) para capturar melhor os padrões presentes nos dados.

Dataset

Utilizamos o conjunto de dados público disponível no Kaggle: Diamonds Characteristics and Pricing Dataset

O dataset contém informações como:

• Peso (carat)
• Dimensões físicas (x, y, z)
• Profundidade (depth)
• Tabela (table)
• Avaliações de qualidade (cut, color, clarity)
• Preço (price)

Objetivos

• Realizar uma EDA completa para compreender as relações entre atributos.
• Identificar padrões, tendências e possíveis outliers.
• Formular hipóteses sobre o comportamento do preço.
• Criar novas variáveis que possam melhorar modelos preditivos futuros.

Principais Etapas Desenvolvidas

• Limpeza e inspeção inicial dos dados.
• Visualizações estatísticas (pairplot, heatmap, scatterplots, boxplots).
• Análise de correlações entre variáveis.
• Detecção e estudo de outliers.
• Feature Engineering baseada nas hipóteses criadas durante a análise.

Resultados Esperados

• Melhor compreensão dos fatores que influenciam diretamente o preço do diamante.
• Base sólida para construção de modelos de Machine Learning mais eficientes.
• Conjunto de features enriquecido e mais representativo da realidade do mercado.