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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Nascimento, Luiz Paulo do | - |
Autor(es): dc.contributor | Sousa, Leandro Soares de | - |
Autor(es): dc.creator | Oliveira, Marcio da Costa | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:15:25Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:15:25Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-19 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-19 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/37330 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1057662 | - |
Descrição: dc.description | A visualização de dados é a representação de datasets (coleções de dados) feita por meio do uso de gráficos informativos, gráficos estatísticos, mapas de plotagem, infográficos e animações. Essas exibições visuais de informações comunicam relacionamentos de dados complexos e insights orientados por dados de uma maneira com fácil entendimento, tendo como objetivo fazer análises simples quanto complexas utilizadas na Ciência de Dados, são divididos nas etapas de carregamento, correção e posteriormente análise e visualização em que é possível a identificação de padrões, tendências dos valores no dataset. Neste trabalho foi estudado o conjunto de dados tabulares no formato CSV (Comma Separated Values) ou “valores separados por vírgula” do governo do Canadá (Fuel Consumption Ratings – Open Government Portal ), que passaram por técnicas de pré-processamento de dados utilizadas para tornar os conjuntos de dados mais adequados, como a limpeza de dados ou data cleansing que envolve a preparação de dados para serem utilizados removendo ou modificando os dados incorretos, incompletos, irrelevantes, duplicados, formatados incorretamente e outliers; utilizando o Colaboratory ou “Colab”, que é um serviço de notebooks hospedados do Jupyter sem nenhuma configuração e acesso sem custo financeiro aos recursos de computação como GPUs , permitindo a escrita e execução de um código Python pelo navegador para aprendizado de máquina e análise de dados. Para a construção dos gráficos que representam uma análise dos dados do consumo de combustível e a emissão CO2 por veículos no Canadá, foram feitos o correlacionamento entre consumo, potência, modelo, tipo de combustível, tamanho do motor, e a classificação da eficiência energética, através do uso das bibliotecas Python (conjunto de módulos e funções que reduzem o código no programa). | - |
Descrição: dc.description | Data visualization is the representation of datasets (collections of data) made through the use of informative graphs, statistical graphs, plotting maps, infographics and animations. These visual displays of information communicate complex data relationships and data-driven insights in an easy-to-understand manner, aiming to do both simple and complex analysis used in Data Science, are divided into the steps of loading, correcting and further analysis and visualization in which it is possible to identify patterns, trends of values in the dataset. This work analyzed a Comma Separated Values (CSV) formatted tabular dataset from the Government of Canada (Fuel consumption ratings - Open Government Portal), and data pre-processing techniques were used to make the dataset more suitable, such as data cleansing which involves preparing data for use by removing or modifying incorrect, incomplete, irrelevant, duplicate, incorrectly formatted data and outliers; using Collaboratory or “Colab” which is a Jupyter hosted notebook service with no configuration and free access to computing resources such as GPUs, allowing the writing and execution of Python code through the browser for machine learning and data analysis. For building graphs that represent an analysis of data on fuel consumption and CO² emissions by vehicles in Canada, a correlation was made between consumption, power, model, tuel type, engine size; and energy efficiency rating, through the use of Python libraries (set of modules and functions that reduce program code). | - |
Descrição: dc.description | 69 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Visualização de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Visualização de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Python (Linguagem de programação de computador) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dióxido de carbono | - |
Palavras-chave: dc.subject | Automóvel | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data visualization | - |
Palavras-chave: dc.subject | Python | - |
Título: dc.title | Análise e visualização de dados de consumo e emissão de CO2 em automóveis | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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