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

Objetivo do projeto: Verificar a utilidade do Google AI Studio para analisar dados, como tais modelos possuem limitações, a média das médias das notas está foi calculada usando planilha eletrônica para conferência.

Conclusão O modelo foi capaz de identificar corretamente o tipo de dados contido no arquivo txt, calculou corretamente as médias das notas e apresentou os gráficos solicitados. Os comandos utilizados e os principais resultados obtidos estão disponíveis abaixo. Cabe dizer que para geração do gráfico de dispersão foi necessário utilizar o Python. O código retornou um erro na linha plt import figure, utilizei o Gemini para corrigir o erro.

Ferramentas Google AI Studio, Sheets, Python (VS Code), Gemini e ChatGPT

Observação Antes de analisar as médias dos alunos, eu queria analisar a dispersão das notas em cada uma das provas, para isso eu fiz o upload do arquivo também no ChatGPT, inseri o seguinte comando Gere um gráfico contendo um bloxplot com as notas de cada uma das provas e obtive o seguinte retorno It seems like I can’t do more advanced data analysis right now. Please try again later.

Análise do Gráfico exibida pelo modelo:

• Tendência Central: A maioria dos alunos está concentrada na faixa entre 6.0 e 8.0.
  

• Outliers (Pontos fora da curva): Podemos notar que Carla Cristina Castro (3.05), Ana Paula (3.92) e Mariana (4.27) estão significativamente abaixo da média da turma.
  

• Destaque Positivo: Marcelo Barbosa (7.80) e Maria Eduarda (7.67) ocupam o topo da dispersão.
  

• Abaixo da Média Geral: Cerca de 7 alunos (35% da turma) ficaram abaixo da linha vermelha de 6.08.
  

Prompt1: Analise que tipos de dados o arquivo contém.

Resultado Obtido:

*O arquivo media.txt contém dados estruturados no formato CSV (Valores Separados por Vírgula), organizados em uma tabela escolar.

Aqui está a análise detalhada dos tipos de dados presentes:

1. Estrutura das Colunas

O arquivo possui 6 colunas definidas no cabeçalho:

• Aluno: Tipo Texto (String). Contém o nome completo dos estudantes.
• Prova 1, Prova 2, Prova 3, Prova 4: Tipo Numérico (Decimal/Float).
  Representam as notas de quatro avaliações. O separador decimal utilizado é o ponto (.).
• Nota final: Esta coluna está presente no cabeçalho, mas os campos abaixo dela estão vazios (espera-se que sejam preenchidos com dados numéricos
  posteriormente).

2. Natureza dos Dados (Estatística)

• Dados Qualitativos Nominais: A coluna "Aluno" serve para identificação.
• Dados Quantitativos Contínuos: As colunas de "Prova 1" a "Prova 4", pois representam medidas que podem assumir valores decimais (notas).

3. Qualidade e Observações do Arquivo

• Delimitador: O arquivo usa a vírgula (,) para separar os campos.
• Registros Preenchidos: Existem 20 linhas com dados de alunos e suas respectivas notas.
• Dados Ausentes: A coluna "Nota final" não possui valores.
• Linhas Vazias: O arquivo contém uma grande quantidade de linhas ao final compostas apenas por vírgulas (,,,,,), o que indica registros vazios ou
  espaço reservado que não foi preenchido.
• Casos Específicos: Há alunos com nota 0 (ex: Ana Paula Oliveira na Prova 1) e valores que variam de 0 a 10.

Resumo para Programação: Se você fosse importar esses dados (usando Python/Pandas, por exemplo), a coluna 0 seria lida como Object/String, as
colunas 1 a 4 como Float e a coluna 5 como NaN/Null.
*

Prompt2: Calcule a média aritmética das notas de cada um dos alunos e me retorne a média das médias.

Resultado Obtido2:
*
Com base nos dados fornecidos, realizei o cálculo da média aritmética (soma das 4 provas dividida por 4) para cada aluno e, em seguida, a média geral da
turma.

Aqui estão os resultados:

Médias Individuais

1. Marcelo Barbosa: 7.80
2. Rafaela Santos: 6.20
3. Ronaldo Santos: 6.72
4. Lucas Gabriel Ribeiro: 7.05
5. Luana da Silva: 6.92
6. Mariana Pereira: 4.27
7. Maria Eduarda Farias: 7.67
8. Fernando Henrique Silva: 6.25
9. Pedro Henrique Souza: 6.32
10. Ana Paula Oliveira: 3.92
11. Natália Guimarães: 4.75
12. João Vitor Ferreira: 4.92
13. Rodrigo Almeida: 5.97
14. Gustavo Carvalho: 6.85
15. Leticia Costa: 7.02
16. Aline da Rocha: 6.60
17. Marcos Vinicius Lima: 5.72
18. Carla Cristina Castro: 3.05
19. Isabela da Costa: 6.42
20. Bruna Oliveira: 7.25

Média das Médias

Para chegar a este valor, somei todas as médias acima e dividi pelo número total de alunos (20):

Média Geral da Turma: 6.08*

Promp3 Construa um gráfico de dispersão das médias dos estudantes.
(por limitações da quantidade de caracteres este último resultado não será apresentado)