SOBRE OS DADOS

Este conjunto de dados reúne 5.000 registros relacionados à produtividade de estudantes, descrevendo diferentes aspectos de seus hábitos de estudo e rotina diária. As variáveis presentes incluem horas de estudo, padrões de sono, uso de mídias sociais, frequência escolar, níveis de estresse e desempenho acadêmico.

A base foi estruturada para permitir a exploração de como fatores comportamentais e de estilo de vida podem influenciar a produtividade e os resultados acadêmicos. A análise desses dados possibilita identificar padrões, relações e tendências que ajudam a compreender melhor o desempenho dos estudantes ao longo do tempo.

Além disso, o conjunto de dados é adequado para aplicações em análise exploratória de dados, visualização, modelagem estatística e desenvolvimento de modelos preditivos voltados ao desempenho acadêmico.

Este dashboard foi desenvolvido com o objetivo de explorar e visualizar os padrões presentes nesses dados. A aplicação apresenta análises gráficas e estatísticas que permitem observar a relação entre hábitos de estudo, estilo de vida e desempenho acadêmico.

A proposta é oferecer uma interface clara e interativa, facilitando a interpretação das informações e permitindo que usuários identifiquem tendências, comparem variáveis e compreendam melhor os fatores que podem impactar a produtividade no ambiente educacional.

SOBRE O AUTOR

Samara Hespanhol é estudante da área de tecnologia da informação, com interesse em análise de dados, desenvolvimento de sistemas e resolução de problemas utilizando tecnologia. Ao longo de sua formação, tem desenvolvido projetos envolvendo programação, bancos de dados e visualização de informações.

Seu interesse está voltado para compreender como os dados podem gerar conhecimento e apoiar a tomada de decisões. Este projeto foi desenvolvido como parte do processo de aprendizado em análise e interpretação de dados, aplicando conceitos de exploração de dados e criação de dashboards interativos.

Gráfico 1

Gráfico 2

Explicando o gáfico 1

O gráfico apresenta a distribuição das idades dos estudantes presentes no conjunto de dados. Cada barra representa uma idade específica, enquanto o eixo vertical indica a frequência, ou seja, a quantidade de estudantes que possuem aquela idade.

A partir da visualização é possível observar como os estudantes estão distribuídos entre as diferentes faixas etárias. Esse tipo de gráfico permite identificar rapidamente quais idades aparecem com maior ou menor frequência na base de dados, ajudando a compreender o perfil etário dos participantes analisados.

Essa análise é útil para contextualizar os dados e entender melhor o público representado no conjunto de dados, o que pode influenciar a interpretação de outros fatores analisados ao longo do dashboard, como hábitos de estudo, uso de redes sociais e desempenho acadêmico.

Explicando gráfico 2

O gráfico apresenta a distribuição dos estudantes de acordo com o nível acadêmico, mostrando a quantidade de indivíduos em cada categoria educacional presente no conjunto de dados.

As categorias representadas no gráfico são:

High School: estudantes que estão no ensino médio, etapa anterior ao ensino superior. Undergraduate: estudantes de graduação, ou seja, aqueles que estão cursando uma faculdade ou universidade. Postgraduate: estudantes de pós-graduação, que já concluíram a graduação e estão em níveis mais avançados de formação acadêmica, como especialização, mestrado ou doutorado.

Cada barra representa uma dessas categorias, e sua altura indica a quantidade de estudantes pertencentes a cada nível acadêmico. Essa visualização permite identificar a predominância de determinados grupos educacionais dentro da amostra analisada, ajudando a compreender o perfil acadêmico dos participantes. Além disso, essa informação é importante para interpretar outras variáveis do estudo, pois o nível de formação pode influenciar diretamente hábitos de estudo, desempenho acadêmico e rotina diária dos estudantes.

Gráfico 1

Gráfico 2

Explicando o gáfico 1

O gráfico apresenta a distribuição das horas de estudo dos estudantes por meio de uma função densidade de probabilidade. Diferente do gráfico de barras, esse tipo de visualização representa os dados de forma contínua, permitindo observar a distribuição geral dos valores.

A curva do gráfico indica a concentração das horas de estudo ao longo do eixo horizontal. Os pontos mais altos da curva representam os intervalos em que há maior concentração de estudantes, ou seja, as quantidades de horas mais comuns entre eles.

Por meio dessa visualização, é possível identificar padrões importantes, como a tendência central dos dados e a dispersão, indicando se os valores estão mais concentrados ou distribuídos ao longo de diferentes intervalos.

Essa análise contribui para uma melhor compreensão do comportamento dos estudantes em relação ao tempo dedicado aos estudos, auxiliando na interpretação de outros fatores analisados no conjunto de dados.

Explicando o gáfico 2

O histograma apresenta a distribuição das horas de sono dos estudantes no conjunto de dados. Esse tipo de gráfico permite observar como os valores estão distribuídos ao longo de diferentes intervalos de tempo.

Cada barra representa uma faixa de horas de sono, enquanto sua altura indica a quantidade de estudantes que pertencem a esse intervalo. Dessa forma, é possível identificar padrões de comportamento relacionados ao descanso dos estudantes.

A análise dessa variável é importante, pois o tempo de sono pode influenciar diretamente fatores como produtividade, concentração e desempenho acadêmico. Uma distribuição equilibrada pode indicar hábitos saudáveis, enquanto concentrações em poucas horas podem sugerir privação de sono.

Grafico 1

Explicando o gráfico 1

O gráfico apresenta a distribuição dos valores da variável mental_health_score por meio de um gráfico de barras. Como se trata de uma variável quantitativa discreta, os dados são representados por valores inteiros e específicos, o que justifica o uso desse tipo de visualização.

Cada barra do gráfico corresponde a um valor possível do mental_health_score, enquanto a altura de cada barra indica a frequência com que esse valor aparece no conjunto de dados.

Essa visualização permite identificar rapidamente quais são os valores mais comuns (maior frequência) e quais aparecem com menor ocorrência. Assim, é possível observar padrões na saúde mental dos indivíduos analisados.

Além disso, o gráfico ajuda a entender a distribuição dos dados, mostrando se há concentração em determinados valores ou se os resultados estão mais dispersos entre diferentes pontuações.

Essa análise facilita a interpretação dos dados e contribui para uma compreensão mais clara do comportamento da variável no conjunto estudado.

Gráfico 1

Explicando o gráfico 1

O gráfico apresenta a distribuição dos níveis de satisfação com a qualidade da internet entre os participantes, utilizando um gráfico de barras. Esse tipo de visualização é adequado para variáveis categóricas, pois permite comparar a frequência de cada categoria.

Cada barra representa um nível de qualidade da internet, enquanto a altura das barras indica a quantidade de indivíduos que se enquadram em cada categoria. Dessa forma, é possível identificar quais níveis são mais comuns e quais aparecem com menor frequência.

A partir dessa análise, pode-se observar o padrão geral de satisfação dos usuários em relação à qualidade da internet, permitindo identificar possíveis concentrações em níveis mais altos ou mais baixos.

Essa visualização auxilia na compreensão da percepção dos participantes sobre a qualidade da internet, sendo útil para análises mais amplas dentro do conjunto de dados.

PRA COLOCAR NO NOMINAIS