Ei! Tudo bem, Fabricia?
Excelente execução na atividade de análise de dados utilizando inteligência artificial!
Você conseguiu orientar a IA corretamente para identificar a estrutura da sua planilha, realizar o tratamento dos dados (calculando a média que estava faltante) e, por fim, converter essas informações em um gráfico de dispersão claro e funcional. Esse fluxo de trabalho de análise, processamento e visualização é immportante para qualquer profissional que deseja explorar o potencial da IA generativa no dia a dia.
O uso do gráfico de dispersão foi uma boa escolha para observar a distribuição das notas, permitindo identificar rapidamente quais alunos estão acima ou abaixo da média de forma visual.
Como você pretende aplicar essa automação de análise de planilhas em seus projetos ou no seu trabalho atual?
Continue se dedicando aos estudos e qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
Tipos de dados identificados
Na sua tabela temos:
Aluno → dado qualitativo (texto/string)
Prova 1, 2, 3, 4 → dados quantitativos numéricos (float)
Nota final (calculada) → dado quantitativo contínuo. Média aritmética dos alunos
A média foi calculada usando:
M
e
ˊ
dia=
4
P1+P2+P3+P4
Alguns exemplos de resultado:
Marcelo Barbosa → 7,8
Rafaela Santos → 6,2
Ronaldo Santos → 6,7
Maria Eduarda Farias → 7,7
Ana Paula Oliveira → 3,9
Letícia Costa → 7,0
