Apresentação do projeto

Sobre o autor

Jogadores analisados

Clubes presentes

Idade média

Altura média

Valor médio de mercado

Gráfico 1 - Frequência por posição

Gráfico 2 - Top 10 nacionalidades

Explicação dos gráficos

As variáveis qualitativas nominais representam categorias sem uma ordem natural. Neste dashboard, foram usados os campos position e nationality, pois eles classificam os jogadores por características descritivas.

O primeiro gráfico mostra a frequência de jogadores por posição. Ele ajuda a identificar quais funções aparecem com maior quantidade na base, como goleiros, zagueiros, laterais, meio-campistas e atacantes.

O segundo gráfico apresenta as nacionalidades mais frequentes. Essa visualização permite observar a diversidade de origem dos atletas e identificar quais países possuem maior presença no campeonato analisado.

Esses gráficos são adequados porque usam contagem de categorias, uma das formas mais simples e eficientes de representar variáveis nominais.

Gráfico 1 - Faixa etária dos jogadores

Gráfico 2 - Faixa de valor de mercado

Explicação dos gráficos

As variáveis qualitativas ordinais possuem categorias com uma ordem lógica. Como a base não apresenta um campo originalmente ordinal claro, foram criadas duas variáveis derivadas a partir dos dados numéricos: faixa_idade e faixa_preco.

O primeiro gráfico organiza os jogadores em faixas etárias, indo dos mais jovens até os mais experientes. Essa organização permite observar em qual etapa da carreira está concentrada a maior parte dos atletas.

O segundo gráfico classifica os jogadores por faixas de valor de mercado. Essa visualização ajuda a perceber se a base possui mais atletas de baixo, médio ou alto valor de mercado.

Esses gráficos são tratados como ordinais porque as faixas possuem uma sequência natural, diferente das categorias nominais, que não seguem ordem.

Gráfico 1 - Frequência por idade

Gráfico 2 - Números de camisa mais frequentes

Explicação dos gráficos

As variáveis quantitativas discretas são numéricas, mas normalmente assumem valores inteiros e contáveis. Neste caso, foram utilizados os campos age e shirt_nr.

O primeiro gráfico mostra quantos jogadores existem em cada idade. Mesmo sendo uma informação numérica, a idade aparece em valores inteiros, o que permite uma contagem por valor específico.

O segundo gráfico apresenta os números de camisa mais usados pelos jogadores. O número da camisa também é uma variável discreta, pois não existem valores intermediários entre uma numeração e outra.

Esses gráficos ajudam a visualizar padrões de concentração, como idades mais comuns no elenco e numerações mais frequentes entre os atletas.

Gráfico 1 - Distribuição das alturas

Gráfico 2 - Valor atual x maior valor de mercado

Explicação dos gráficos

As variáveis quantitativas contínuas representam medidas numéricas que podem assumir valores com casas decimais. Neste dashboard, foram utilizados os campos height, price e max_price.

O primeiro gráfico mostra a distribuição das alturas dos jogadores. Como a altura é uma medida contínua, o histograma é adequado para agrupar os valores em intervalos e mostrar onde existe maior concentração.

O segundo gráfico compara o valor atual de mercado com o maior valor de mercado já registrado para cada jogador. Cada ponto representa um atleta. Quando o ponto fica próximo da linha tracejada, significa que o valor atual está próximo do maior valor registrado. Quando fica muito acima da linha, indica que o maior valor histórico foi superior ao valor atual.

Esses gráficos permitem observar tanto a distribuição física dos atletas quanto a relação entre o valor atual e o valor máximo de mercado.