Olá, Lavinia. Como vai?
É muito gratificante ver o resultado prático de um projeto de análise de dados! Você utilizou a IA de forma estratégica para percorrer todas as etapas essenciais: desde a compreensão da estrutura dos dados brutos no arquivo CSV até a visualização final através do gráfico de dispersão.
Baseado nas imagens que você compartilhou, gostaria de destacar alguns pontos técnicos importantes sobre o que você construiu:
1. A Estrutura de Dados (CSV)
Nas suas capturas de tela, vemos o arquivo media_notas_calculada.csv. O formato CSV (Comma-Separated Values) é o padrão ouro para análise de dados por ser leve e universal. Note que a IA identificou corretamente os tipos de dados: strings para os nomes dos alunos e floats (números decimais) para as notas. Esse reconhecimento é crucial para que os cálculos matemáticos funcionem.
2. O Gráfico de Dispersão (Scatter Plot)
O gráfico que a IA gerou para você é excelente para visualizar a distribuição das médias.
3. O papel da IA na Engenharia de Dados
Um detalhe interessante na sua segunda imagem é o aviso de "Possível perda de dados" no Excel. Isso acontece porque o CSV não salva formatações (cores, negritos). A IA ajuda justamente a processar esses dados "puros" e transformá-los em informação visual sem que você precise formatar célula por célula manualmente.
Dica para Próximos Passos:
Para elevar ainda mais o nível dessa análise, você pode pedir para a IA realizar uma análise estatística descritiva. Com os mesmos dados, ela pode te informar:
Parabéns por concluir esse "mão na massa" com tanto sucesso! Dominar essas ferramentas de IA para análise de planilhas é um diferencial enorme no mercado atual.
Espero que possa ter lhe ajudado!