Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Olá, Jonatan. Como vai?
Parabéns pelo excelente resultado na atividade prática! Utilizar ferramentas de Inteligência Artificial para analisar planilhas e gerar relatórios visuais é uma das habilidades mais requisitadas hoje no mercado, pois otimiza o tempo de tratamento de dados e foca no que realmente importa: a tomada de decisões.
Analisando as suas imagens, nota-se que o processo de engenharia de dados e design visual foi muito bem executado:
Nota final.6.0 (provavelmente a média mínima para aprovação) foi uma excelente prática de Business Intelligence (BI). Ela funciona como um indicador visual instantâneo que separa os alunos aprovados daqueles que ficaram abaixo da média.Como complemento para o seu aprendizado sobre análise de dados apoiada por IA, uma excelente sugestão para os seus próximos relatórios é pedir para a IA gerar também uma análise estatística descritiva de apoio em formato de texto.
Você pode usar o prompt para extrair informações como:
O seu projeto demonstra com clareza o potencial de integrar tabelas operacionais com gráficos analíticos de alto nível utilizando inteligência artificial. Continue explorando esses cruzamentos de dados!
Espero que possa ter lhe ajudado!
Olá Evandro, tudo bem?
Como sugerido, aqui está o complemento com a análise estatística descritiva de apoio em formato de texto. Obrigado pelo feedback!
"A análise estatística descritiva das médias dos alunos revela um panorama interessante sobre o desempenho geral da turma. A média geral obtida pelos estudantes foi de aproximadamente 6,09 pontos, indicando que, no geral, a turma ficou muito próxima da linha de aprovação estabelecida em 6,0.
O desvio padrão das notas foi de aproximadamente 1,28, o que demonstra uma dispersão moderada entre os resultados. Isso significa que as notas não ficaram totalmente concentradas em torno da média: houve alunos com desempenho significativamente abaixo da média e outros com desempenho mais elevado. Em termos práticos, a turma apresenta um nível razoável de heterogeneidade acadêmica.
Em relação ao desempenho abaixo da linha de corte, foram identificados 7 alunos com média inferior a 6,0, o que representa exatamente 35% da turma. Os estudantes abaixo da média mínima foram:
Os dados mostram que, embora a maioria dos alunos tenha conseguido atingir ou superar a média mínima, ainda existe uma parcela relevante da turma que pode demandar reforço pedagógico, acompanhamento individual ou estratégias de recuperação para melhorar o desempenho acadêmico.