Análise de dados do mercado imobiliario utilizando Python para encontrar estatísticas descritivas: uma proposta para contornar o Big Data
dc.contributor.advisor | Paixão, Carlos Benedito Pereira da | |
dc.creator | Silva, Caio Abdon da | |
dc.date.accessioned | 2024-09-11T20:58:37Z | |
dc.date.available | 2024-09-11T20:58:37Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.description.abstract | With the diversification of the Internet in recent years, there has been an increase in the amount of data produced and soon the difficulty arose to analyze them. With this came a new phenomenon in the world of computing that was the Big Data. The objective of this work is to bring an alternative to circumvent this situation through programming, will be addressed as this problem hampers data analysis and will be shown a solution to it. The methodologies used to perform the data analysis were python and its libraries, along with descriptive statistics. Next we will talk about the comparison between the analysis tools against programming. And at the end of this work, it will be shown how to use this method if it was able to improve the data analysis. | |
dc.description.resumo | Com a diversificação da internet nos últimos anos, houve um aumento na quantidade de dados produzidos e logo nasceu a dificuldade de analisar os mesmos. Com isso surgiu um novo fenômeno no mundo da computação que foi o Big data. O objetivo deste trabalho é trazer uma alternativa de contornar esta situação por meio da programação, será abordado como este problema dificulta a análise de dados e será mostrada uma solução para o mesmo. As metodologias utilizadas para realizar a análise dos dados foram python e suas bibliotecas, juntamente com estatísticas descritivas. Em seguida será falado sobre a comparação entre as ferramentas de análise contra a programação. E ao final deste trabalho, será mostrado como utilizando esse método se conseguiu melhorar a análise de dados. | |
dc.identifier.citation | SILVA, Caio Abdon da. Análise de dados do mercado imobiliario utilizando Python para encontrar estatísticas descritivas: uma proposta para contornar o Big Data. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Centro Universitário do Estado do Pará, Belém, 2019. | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.cesupa.br/handle/123456789/514 | |
dc.language | por | |
dc.publisher | Centro Universitário do Estado do Pará | |
dc.publisher.country | Brasil | |
dc.publisher.graduation-course | Ciência da Computação | |
dc.publisher.initials | CESUPA | |
dc.rights | Acesso Aberto | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
dc.subject | Big data | |
dc.subject | Gestão da informação | |
dc.subject | Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) | |
dc.subject | Exploração de dados | |
dc.subject | Inovação | |
dc.subject | Programação | |
dc.subject | Análise de dados | |
dc.subject | Linguagem Python | |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | |
dc.title | Análise de dados do mercado imobiliario utilizando Python para encontrar estatísticas descritivas: uma proposta para contornar o Big Data | |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso |
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