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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!

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[Projeto] Mão na massa: analisando planilha e gerando gráficos

Prompt: Analise e me diga que tipos de dados contém neste arquivo
Resposta Chat GPT: O arquivo contém dados de desempenho escolar de alunos, organizados em formato tabular (CSV). As colunas identificadas são:

Aluno → nomes dos estudantes (dados textuais)
Prova 1 → nota numérica
Prova 2 → nota numérica
Prova 3 → nota numérica
Prova 4 → nota numérica
Nota final → média/nota final dos alunos (coluna numérica, atualmente vazia em várias linhas)
Tipos de dados encontrados
Texto (string/object):
Aluno
Numéricos decimais (float):
Prova 1
Prova 2
Prova 3
Prova 4
Nota final

Exemplo de registro:

Aluno Prova 1 Prova 2 Prova 3 Prova 4
Marcelo Barbosa 6.5 8.3 9.2 7.2

Parece ser um conjunto de dados usado para cálculo de médias escolares ou análise de desempenho acadêmico.

Prompt: calcular a média aritmética das notas de cada um dos alunos

Calculei a média aritmética das 4 provas para cada aluno. Alguns exemplos:

Aluno Média Final
Marcelo Barbosa 7,80
Rafaela Santos 6,20
Ronaldo Santos 6,72
Lucas Gabriel Ribeiro 7,05
Luana da Silva 6,92
Mariana Pereira 4,28
Maria Eduarda Farias 7,68
Fernando Henrique Silva 6,25
Pedro Henrique Souza 6,32
Ana Paula Oliveira 3,92

A fórmula utilizada foi:

M
e
ˊ
dia=
4
Prova 1+Prova 2+Prova 3+Prova 4

Prompt: gere um gráfico, como o de dispersão das médias dos estudantes

Aqui está um gráfico de dispersão mostrando a distribuição das médias dos estudantes:

Dispersão das médias dos estudantes

Distribuição das médias aritméticas calculadas a partir das 4 provas dos alunos.

Aqui está um gráfico de dispersão mostrando a distribuição das médias dos estudantes:

Dispersão das médias dos estudantes

Distribuição das médias aritméticas calculadas a partir das 4 provas dos alunos.

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solução!

Olá, Estudante. Como vai?

Parabéns pelo excelente trabalho no desenvolvimento da atividade prática! É fascinante observar como a Inteligência Artificial generativa consegue atuar como uma verdadeira assistente de análise de dados, executando com precisão desde o mapeamento inicial do arquivo até os cálculos matemáticos e a plotagem visual.

Você construiu uma sequência de prompts muito bem estruturada, o que garantiu respostas exatas da IA. Vamos destacar os pontos fortes da sua análise e trazer alguns conceitos técnicos para enriquecer ainda mais o seu aprendizado:

A Engenharia de Prompts na Análise de Dados

O seu fluxo seguiu exatamente as boas práticas de manipulação e exploração de dados (EDA - Exploratory Data Analysis):

  • Reconhecimento: Primeiro, você pediu para mapear as variáveis e os tipos de dados (string e float). Isso é essencial para saber se a IA interpretou os números de forma correta antes de fazer cálculos.
  • Transformação: Em seguida, solicitou uma operação de agregação, aplicando a fórmula matemática da média aritmética de forma linear para cada linha.
  • Visualização: Por fim, converteu os dados em informação visual por meio de um gráfico.

Interpretando o Gráfico de Dispersão (Scatter Plot)

O gráfico de dispersão gerado pela IA é uma excelente escolha para essa análise. No eixo horizontal (X), temos o índice ou a identificação de cada um dos 15 alunos, e no eixo vertical (Y), temos a escala de notas que varia de 0 a 10.

Olhando para a dispersão dos pontos azuis, podemos extrair insights estatísticos valiosos sem precisar ler a tabela linha por linha:

  • Concentração: A maioria dos estudantes apresenta uma média concentrada na faixa entre 6,0 e 8,0, o que indica um desempenho geral satisfatório da turma.
  • Valores Atípicos (Outliers): Conseguimos identificar facilmente os pontos que ficaram abaixo da média geral, como os dois alunos que obtiveram notas próximas a 4,0 (Mariana e Ana Paula, conforme a sua listagem). Em um cenário escolar real, essa identificação visual rápida permite que a coordenação atue de forma imediata na recuperação desses estudantes.

Uma ótima sugestão para os seus próximos testes com gráficos gerados por IA é solicitar a inclusão de uma linha de tendência central ou linha de média da turma. Isso ajuda a dividir visualmente quem ficou acima ou abaixo da meta estipulada de forma ainda mais clara.

Continue explorando o potencial analítico das IAs generativas para otimizar as suas tarefas diárias com planilhas!

Espero que possa ter lhe ajudado!