Projeto Guiado II - Jessica Bom e Elysa

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+# Análise de Dados de Felicidade Global (2015-2023)
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+Este projeto realiza uma análise de dados sobre a felicidade global utilizando informações disponíveis em vários arquivos CSV. O objetivo é unificar os dados, realizar limpeza, e gerar gráficos para entender melhor as correlações entre diferentes fatores e a pontuação de felicidade global.
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+## Escolha do Dataset
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+Esse Dataset foi escolhido por conter dados bastante completos e oferecer a possibilidade de análises com diversos parâmetros diferentes. Além disso, desde o início chamou atenção a pergunta: "Quais fatores mais influenciam na felicidade de uma população", o que, por si só, já acaba delineando diferentes testes de hipótese a serem realizados.
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+## Estrutura do Projeto
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+1. **Importação de Bibliotecas**  
+   Bibliotecas essenciais para manipulação de dados e criação de gráficos são importadas. Inclui `pandas`, `matplotlib`, `seaborn`, `sqlite3`, entre outras.
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+2. **Unificação dos Arquivos CSV**  
+   Os arquivos CSV contendo dados anuais sobre felicidade são combinados em um único arquivo. Adiciona-se uma coluna de ano para facilitar a análise ao longo do tempo.
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+3. **Criação do Banco de Dados SQLite**  
+   O DataFrame unificado é salvo em um banco de dados SQLite para consultas futuras.
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+4. **Verificação de Dados Nulos e Duplicados**  
+   O código verifica e exibe a presença de dados nulos e duplicados, e realiza limpeza quando necessário.
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+5. **Análise SQL**  
+   Realiza uma consulta SQL para contar o número de países em cada ano e avalia a consistência dos dados ao longo dos anos.
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+6. **Visualização de Dados**  
+   Diversos gráficos são criados para analisar a relação entre a pontuação de felicidade e outros fatores como PIB, liberdade de decisão, suporte social, expectativa de vida saudável, generosidade e percepção de corrupção.
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+7. **Comparação entre Países**  
+   Compara os países com as maiores e menores médias de felicidade para uma análise detalhada.
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+8. **Teste de Hipótese**  
+   Realiza um teste de correlação de Pearson para verificar se há uma relação significativa entre PIB e a pontuação de felicidade.
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+## Dependências
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+- `pandas`
+- `matplotlib`
+- `seaborn`
+- `sqlite3`
+- `scipy`
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+## Notas:
+- Tenha certeza de que os arquivos CSV estão corretamente formatados e na pasta correta.
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+## Observações Finais:
+- A análise mostra como diferentes fatores influenciam a felicidade global.
+- Os gráficos ajudam a identificar tendências e relações importantes.
+- Pode-se expandir a análise para incluir outros fatores ou mais detalhes.
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