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Análise Interativa de Precificação Imobiliária com Streamlit

1. Visão Geral do Projeto

Este projeto é um dashboard interativo desenvolvido em Streamlit e hospedado na plataforma Hugging Face Spaces. O objetivo principal é realizar uma análise completa do dataset Ames Housing, permitindo a exploração de dados, a execução de testes estatísticos (ANOVA) e a construção de modelos de Regressão Linear de forma dinâmica e visual.

Este dashboard foi criado para cumprir os requisitos da Tarefa 2 e obter a pontuação bônus pela implementação de uma aplicação interativa.

Contexto Acadêmico:

• —Universidade: Universidade de Brasília (UnB) - Faculdade de Tecnologia
• —Disciplina: Análise de Dados em Sistemas de Informação
• —Professor: João Gabriel de Moraes Souza

2. Funcionalidades do Dashboard

O dashboard foi projetado para atender a todos os requisitos da tarefa, permitindo ao usuário:

• —Visualização de Dados:
• —Verificar o conjunto de dados brutos em uma tabela interativa.
• —Gerar gráficos exploratórios (dispersão, histogramas, etc.) de forma dinâmica, selecionando as variáveis nos eixos X e Y.

• —Execução de Análise ANOVA Dinâmica:
• —Na barra lateral, o usuário pode selecionar uma variável categórica de interesse.
• —O aplicativo executa a Análise de Variância (ANOVA) em tempo real, exibindo a tabela de resultados, o p-valor e uma interpretação automática.
• —Um gráfico de boxplot é gerado para facilitar a visualização das diferenças entre os grupos.

• —Construção de Modelo de Regressão Interativo:
• —O usuário pode selecionar múltiplas variáveis preditoras (contínuas e categóricas) na barra lateral.
• —O modelo de Regressão Linear Múltipla é treinado instantaneamente com as variáveis escolhidas.
• —O sumário completo do modelo, incluindo R², coeficientes e p-valores, é exibido na tela, junto com uma interpretação do ajuste global.

3. Como Utilizar

1. 1.Filtros Principais: Utilize a barra lateral (sidebar) à esquerda para selecionar as variáveis das análises.
2. 2.ANOVA: No menu "Selecione a variável para a ANOVA", escolha uma característica (ex: OverallQual). Os resultados aparecerão automaticamente.
3. 3.Regressão Linear: No menu "Selecione as variáveis para o modelo de Regressão", escolha um ou mais preditores. O sumário do modelo será atualizado na hora.
4. 4.Gráficos: Na seção "Gráficos Exploratórios", use os menus para trocar as variáveis dos eixos e explorar as relações nos dados.

4. Tecnologias Utilizadas

• —Linguagem: Python
• —Bibliotecas de Análise: Pandas, NumPy, Statsmodels, SciPy
• —Biblioteca de Visualização: Matplotlib, Seaborn
• —Framework do Dashboard: Streamlit
• —Plataforma de Hospedagem: Hugging Face Spaces

5. Autor

• —Nome: [JOSCIVAN DIAS]