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Análise de Dados e Visualização do Catálogo da Netflix

Este projeto realiza uma análise exploratória de dados (EDA) sobre o catálogo de filmes e séries da Netflix. O foco principal é entender os padrões de lançamento da plataforma e mapear visualmente a distribuição global das suas produções.


Objetivo do Projeto

O objetivo deste projeto é analisar o catálogo da Netflix para entender como a plataforma evoluiu ao longo dos anos e como os seus filmes e séries estão distribuídos pelo mundo.

O que foi feito:

  • Limpeza dos Dados: Organização de colunas complexas (como listas de atores e países misturados na mesma célula).
  • Análise de Tendências: Descoberta de quail o tipo de produção é mais frequente na plataforma.
  • Mapeamento Global: Criação de um mapa-múndi interativo para mostrar visualmente quais países produzem mais conteúdo.

Tecnologias Utilizadas

O projeto foi desenvolvido em ambiente Jupyter Notebook utilizando a linguagem Python e as seguintes bibliotecas:

  • Pandas: Para a manipulação, limpeza e tratamento de dados multivalorados.
  • Plotly Express: Para a criação de gráficos interativos e do mapa coroplético global.
  • Matplotlib e Seaborn: Para suporte na montagem de gráficos

O Desafio do Mapa (Engenharia de Visualização)

Um dos pontos centrais deste projeto foi a correção do mapa-múndi de títulos. Por conta de um outlier massivo (os Estados Unidos possuem mais de 3.600 títulos, enquanto o segundo lugar possui cerca de 1.000), as escalas lineares tradicionais deixavam o mapa monocromático.

Para resolver isso, o projeto implementou uma escala discreta por faixas personalizadas (pd.cut), abrindo o "zoom" visual para os países que possuem entre 0 e 500 títulos. Isso trouxe contraste e permitiu enxergar a relevância de mercados menores na Europa, Ásia e América Latina.


Fonte

Dataset utilizado: https://www.kaggle.com/datasets/shivamb/netflix-shows

About

Projeto acadêmico da disciplina de Visualização da Informação, desenvolvido no curso de Ciência da Computação. Utiliza Pandas, Matplotlib e Seaborn para análise, tratamento e visualização de dados.

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