https://colab.research.google.com/drive/1P6DsyMG8NWEfZ-Y6Da5tb9ygEmPaKbnd?usp=sharing
Foi realizada uma análise das variáveis categóricas com o objetivo de compreender sua relação com a contagem de bicicletas alugadas.
Inicialmente, foram analisadas as categorias presentes nas variáveis clima, feriado, fim de semana e estação, permitindo entender a estrutura dos dados.
Através de gráficos de caixa, observou-se que tanto feriados quanto finais de semana apresentam menor quantidade de aluguéis em comparação com dias úteis. Essa análise foi reforçada pelo cálculo da mediana, que mostrou valores significativamente menores nesses períodos.
Em relação ao clima, verificou-se que condições favoráveis, como céu limpo e parcialmente nublado, estão associadas a maior volume de aluguéis, enquanto condições adversas, como chuva e neve, reduzem significativamente a demanda.
A análise por estação indicou que o verão apresenta maior quantidade de aluguéis, enquanto o inverno apresenta menor demanda. Primavera e outono apresentaram comportamentos semelhantes visualmente.
Para validar essa semelhança, foi aplicado o teste estatístico de Mann-Whitney entre primavera e outono. O resultado apresentou um p-valor muito baixo, indicando que, apesar de medianas próximas, as distribuições são estatisticamente diferentes.
Durante o processo, utilizei a IA como suporte para estruturar o código e validar boas práticas, mantendo o foco na interpretação dos dados.
