ATIVIDADE I - FERNANDA SOPRANI A SILVA - Visualização da informação docx

Prévia do material em texto

Visualização da informação 
FERNANDA SOPRANI AMORIM SILVA 
05/06/2022 
Atividade I 
• Link do(s) dataset(s) utilizado(s); 
https://drive.google.com/drive/folders/11jBzSF0pFBESG9P3DU06dRgpFwlUvBE0 
 
• Link da sua apresentação; 
• https://www.loom.com/share/795b7b300e74446aa9980cc5462b1498 
• https://youyu.be/7VZclo5IGHQ 
 
• Visualização (3 Gráficos) 
• 
 
 
 
 
https://drive.google.com/drive/folders/11jBzSF0pFBESG9P3DU06dRgpFwlUvBE0
https://www.loom.com/share/795b7b300e74446aa9980cc5462b1498
 
• Sua análise das visualizações, isso é o que você apresentará no 
vídeo; 
 
 O dataset era muito grande e foi retirado uma amostra de 8 shoppings e 
suas respectivas vendas. Foi constatado que as vendas dos shoppings 
estão equiparadas, não havendo muita diferença entre eles. 
 
• O código fonte das visualizações 
 
Grafico 1 
 
import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults() 
import numpy as np 
shoppings = ('Bourbon Sh. SP', 'Center Sh Uberlândia', 'Iguatemi Campinas', 
'Iguatemi Esplanada', 'Norte Sh', 'Novo Sh R Preto', 'Palladium Sh. Curitiba') 
indice = np.arange(len(shoppings)) 
vendas = [1726110, 1668921, 1762419, 1699681, 1711968, 1678225, 1721120] 
plt.bar(indice, vendas) 
plt.xticks(indice, shoppings) 
plt.ylabel('Valores') 
plt.title('Vendas por Shopping') 
plt.show() 
 
 
Grafico 2 
import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults() 
import numpy as np 
shoppings = ('Bourbon Sh. SP', 'Center Sh Uberlândia', 'Iguatemi Campinas', 
'Iguatemi Esplanada', 'Norte Sh', 'Novo Sh R Preto', 'Palladium Sh. Curitiba') 
indice = np.arange(len(shoppings)) 
vendas = [1726110, 1668921, 1762419, 1699681, 1711968, 1678225, 1721120] 
plt.barh(indice, vendas) 
plt.yticks(indice, shoppings) 
plt.ylabel('Valores') 
plt.title('Vendas por Shopping') 
plt.show() 
 
 
Grafico 3 
import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults() 
import numpy as np 
shoppings = ('Bourbon Sh. SP', 'Center Sh Uberlândia', 'Iguatemi Campinas', 
'Iguatemi Esplanada', 'Norte Sh', 'Novo Sh R Preto', 'Palladium Sh. Curitiba') 
indice = np.arange(len(shoppings)) 
vendas = [1726110, 1668921, 1762419, 1699681, 1711968, 1678225, 1721120] 
plt.bar(indice, vendas, color="red") 
plt.xticks(indice, shoppings) 
plt.ylabel('Valores') 
plt.title('Vendas por Shopping') 
plt.show()