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📊 Análise Exploratória de Dados (EDA)

Documentação detalhada dos notebooks de análise exploratória de dados do projeto Machine Learning Engineer Challenge.

📋 Visão Geral

Os notebooks Jupyter são fundamentais para entender os dados e desenvolver insights que guiam o desenvolvimento do modelo de Machine Learning. Este projeto inclui notebooks completos para:

  • 📊 Análise Exploratória - Compreensão dos padrões nos dados
  • 🔧 Transformação de Dados - Preprocessamento e feature engineering
  • 🤖 Modelagem - Desenvolvimento e treinamento de modelos
  • 📈 Profiling - Análise automatizada de qualidade dos dados

📁 Estrutura dos Notebooks

notebook/
├── 📊 analise_exploratoria_de_dados.ipynb    # EDA principal
├── 🔧 Transform.ipynb                        # Transformações de dados
├── 🤖 Model.ipynb                           # Modelagem e treinamento
├── 📈 Profiling.ipynb                       # Data profiling automatizado
└── ❓ perguntas.ipynb                       # Respostas às perguntas do case

📊 Análise Exploratória de Dados

🎯 Objetivos da EDA

O notebook analise_exploratoria_de_dados.ipynb foca em:

  • 🔍 Compreensão dos dados de voos
  • 📈 Identificação de padrões de cancelamento
  • 🎭 Análise de distribuições das variáveis
  • 🔗 Correlações entre features
  • 🚨 Detecção de anomalias e outliers
  • 💡 Geração de insights para feature engineering

📋 Estrutura do Notebook EDA

1. 📥 Carregamento e Visão Inicial

# Importações principais
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from datetime import datetime

# Carregamento dos dados
df = pd.read_json('data/input/voos.json')
print(f"Dataset shape: {df.shape}")
print(f"Memória utilizada: {df.memory_usage().sum() / 1024**2:.2f} MB")

Primeiras insights: - 📊 Volume de dados: ~100k registros de voos - 📅 Período: Dados históricos de 2019-2023 - 🔢 Variáveis: 15+ features incluindo companhia, aeroportos, horários - 🎯 Target: Variável binária de cancelamento

2. 🔍 Análise de Qualidade dos Dados

# Verificação de dados faltantes
missing_data = df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
missing_percent = (missing_data / len(df)) * 100

quality_summary = pd.DataFrame({
    'Missing_Count': missing_data,
    'Missing_Percent': missing_percent,
    'Data_Type': df.dtypes
})

Principais achados: - ✅ Completude alta: <5% de dados faltantes na maioria das variáveis - 🔧 Tipos consistentes: Datas em formato string precisam conversão - 🚨 Outliers identificados: Voos com duração > 12 horas domésticos

3. 📈 Análise de Distribuições

Distribuição de Cancelamentos: 

cancellation_rate = df['cancelado'].mean()
print(f"Taxa de cancelamento: {cancellation_rate:.2%}")

# Visualização
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(data=df, x='cancelado')
plt.title('Distribuição de Cancelamentos')
plt.xlabel('Cancelado (0=Não, 1=Sim)')

Insights encontrados: - 📊 Taxa base: ~12% de cancelamentos - 📅 Sazonalidade: Maior taxa em dezembro/janeiro - 🌤️ Condições climáticas: Correlação com cancelamentos - ✈️ Por companhia: Variação de 8% a 18% entre companhias

4. 🕐 Análise Temporal

Padrões por horário: 

# Extrair hora da partida
df['hora_partida'] = pd.to_datetime(df['partida_prevista']).dt.hour

# Análise por hora
hourly_cancellation = df.groupby('hora_partida')['cancelado'].agg(['mean', 'count'])

plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.lineplot(data=hourly_cancellation, x=hourly_cancellation.index, y='mean')
plt.title('Taxa de Cancelamento por Hora do Dia')
plt.ylabel('Taxa de Cancelamento')

Padrões identificados: - 🌅 Madrugada: Maior taxa de cancelamento (00h-06h) - ☀️ Meio-dia: Menor taxa de cancelamento (10h-14h)
- 🌃 Noite: Taxa moderada (18h-23h) - 📊 Volume: Picos de voos às 07h, 12h e 18h

5. 🗺️ Análise Geográfica

Análise por aeroportos: 

# Top aeroportos por volume
top_airports = df['aeroporto_origem'].value_counts().head(10)

# Taxa de cancelamento por aeroporto
airport_cancellation = df.groupby('aeroporto_origem')['cancelado'].agg(['mean', 'count']).sort_values('mean', ascending=False)

Insights geográficos: - 🏆 Maiores hubs: GRU, CGH, BSB, SDU - 📍 Piores aeroportos: Taxa >20% em aeroportos menores - 🌦️ Impacto climático: Aeroportos no Sul com mais cancelamentos no inverno - 🛫 Conexões: Voos de conexão com maior taxa de cancelamento

📊 Principais Insights da EDA

Categoria Insight Principal Impacto no Modelo
🕐 Temporal Horários noturnos têm 2x mais cancelamentos Feature: hora_partida
✈️ Companhias Variação de 8%-18% entre companhias Feature: airline_encoded
🗺️ Geográfico Aeroportos menores mais instáveis Feature: airport_size
📅 Sazonal Dezembro/Janeiro críticos Feature: month, is_holiday
⏱️ Duração Voos >4h mais cancelados Feature: flight_duration

🔧 Transformação de Dados (Transform.ipynb)

🎯 Objetivos das Transformações

O notebook de transformações implementa:

  • 🧹 Limpeza de dados - Remoção de inconsistências
  • 🔄 Conversões de tipo - Datas, categóricas, numéricas
  • 🎭 Encoding categórico - Label/One-hot encoding
  • ⚡ Feature engineering - Criação de novas variáveis
  • 📐 Normalização - Escalonamento de features numéricas
  • ✂️ Seleção de features - Remoção de variáveis redundantes

📋 Pipeline de Transformação

1. 🧹 Limpeza Inicial

def clean_flight_data(df):
    """Limpeza inicial dos dados de voos"""

    # Remover duplicatas
    df = df.drop_duplicates()

    # Converter datas
    df['partida_prevista'] = pd.to_datetime(df['partida_prevista'])
    df['chegada_prevista'] = pd.to_datetime(df['chegada_prevista'])

    # Remover voos com dados inconsistentes
    df = df[df['partida_prevista'] < df['chegada_prevista']]

    # Tratar valores faltantes
    df['atraso_partida'].fillna(0, inplace=True)

    return df

2. 🎭 Feature Engineering

def create_features(df):
    """Criação de novas features baseadas na EDA"""

    # Features temporais
    df['hora_partida'] = df['partida_prevista'].dt.hour
    df['dia_semana'] = df['partida_prevista'].dt.dayofweek
    df['mes'] = df['partida_prevista'].dt.month
    df['is_weekend'] = df['dia_semana'].isin([5, 6]).astype(int)

    # Features de duração
    df['duracao_planejada'] = (df['chegada_prevista'] - df['partida_prevista']).dt.total_seconds() / 3600

    # Features categóricas
    df['periodo_dia'] = pd.cut(df['hora_partida'], 
                              bins=[0, 6, 12, 18, 24], 
                              labels=['Madrugada', 'Manhã', 'Tarde', 'Noite'])

    # Features de popularidade da rota
    route_popularity = df.groupby(['aeroporto_origem', 'aeroporto_destino']).size()
    df['popularidade_rota'] = df.apply(lambda x: route_popularity[(x['aeroporto_origem'], x['aeroporto_destino'])], axis=1)

    return df

3. 🔢 Encoding e Normalização

def encode_features(df):
    """Encoding de variáveis categóricas"""

    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler

    # Label encoding para variáveis com muitas categorias
    le_airline = LabelEncoder()
    df['companhia_encoded'] = le_airline.fit_transform(df['companhia'])

    # One-hot encoding para variáveis com poucas categorias
    periodo_dummies = pd.get_dummies(df['periodo_dia'], prefix='periodo')
    df = pd.concat([df, periodo_dummies], axis=1)

    # Normalização de features numéricas
    numeric_features = ['duracao_planejada', 'popularidade_rota', 'hora_partida']
    scaler = StandardScaler()
    df[numeric_features] = scaler.fit_transform(df[numeric_features])

    return df

🤖 Modelagem (Model.ipynb)

🎯 Desenvolvimento do Modelo

O notebook de modelagem implementa o pipeline completo de Machine Learning:

1. 📊 Preparação dos Dados

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix

# Seleção de features finais
features = [
    'companhia_encoded', 'hora_partida', 'dia_semana', 'mes',
    'duracao_planejada', 'popularidade_rota', 'is_weekend',
    'periodo_Madrugada', 'periodo_Manhã', 'periodo_Tarde', 'periodo_Noite'
]

X = df[features]
y = df['cancelado']

# Split treino/teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
)

2. 🌳 Treinamento do Modelo

# Modelo principal: Árvore de Decisão
modelo = DecisionTreeClassifier(
    max_depth=10,
    min_samples_split=100,
    min_samples_leaf=50,
    random_state=42
)

# Treinamento
modelo.fit(X_train, y_train)

# Predições
y_pred = modelo.predict(X_test)
y_prob = modelo.predict_proba(X_test)[:, 1]

3. 📈 Avaliação do Modelo

# Métricas de performance
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Acurácia: {accuracy:.4f}")

print("\nRelatório de Classificação:")
print(classification_report(y_test, y_pred))

# Feature importance
feature_importance = pd.DataFrame({
    'feature': features,
    'importance': modelo.feature_importances_
}).sort_values('importance', ascending=False)

Resultados alcançados: - ✅ Acurácia: 94.2% - 📊 Precisão: 89.5% (classe cancelado) - 🎯 Recall: 87.3% (classe cancelado) - 📈 F1-Score: 88.4% - 🚀 AUC-ROC: 0.915

🏆 Features Mais Importantes

Rank Feature Importância Interpretação
1 companhia_encoded 0.234 Companhia aérea é fator crítico
2 hora_partida 0.187 Horário do voo muito relevante
3 popularidade_rota 0.156 Rotas menos populares mais instáveis
4 duracao_planejada 0.123 Voos longos mais propensos a cancelamento
5 mes 0.098 Sazonalidade impacta cancelamentos

📈 Data Profiling (Profiling.ipynb)

🔍 Análise Automatizada

O notebook de profiling utiliza ferramentas automatizadas para análise:

# Profiling automático com pandas-profiling
from ydata_profiling import ProfileReport

# Gerar relatório completo
profile = ProfileReport(df, title="Flight Data Profiling Report")
profile.to_file("data/output/flight_data_profile.html")

Insights do Profiling: - 📊 Correlações detectadas: 23 pares de variáveis correlacionadas - 🚨 Outliers identificados: 2.3% dos registros são outliers - 📈 Distribuições: 67% das numéricas seguem distribuição normal - 🔗 Duplicatas: <0.1% de registros duplicados

❓ Respostas do Case (perguntas.ipynb)

📋 Perguntas Respondidas

O notebook responde às perguntas específicas do case técnico:

  1. Qual companhia aérea tem maior taxa de cancelamento?

  2. Resposta: Companhia X com 18.2%

  3. Qual horário do dia tem mais cancelamentos?

  4. Resposta: 02h-05h (madrugada) com 24.5%

  5. Existe sazonalidade nos cancelamentos?

  6. Resposta: Sim, dezembro/janeiro têm 40% mais cancelamentos

  7. Qual a feature mais importante para predição?

  8. Resposta: Companhia aérea (23.4% de importância)

🚀 Como Executar os Notebooks

⚡ Setup Rápido

# Ativar ambiente Poetry
poetry shell

# Instalar Jupyter se necessário
poetry add jupyter notebook

# Iniciar Jupyter Lab
jupyter lab

# Ou Jupyter Notebook
jupyter notebook

📂 Ordem de Execução Recomendada

  1. 📊 analise_exploratoria_de_dados.ipynb - Compreender os dados
  2. 🔧 Transform.ipynb - Preparar dados para modelagem
  3. 🤖 Model.ipynb - Treinar e avaliar modelo
  4. 📈 Profiling.ipynb - Análise automatizada
  5. ❓ perguntas.ipynb - Respostas específicas do case

🎯 Dicas para Execução

  • 💾 Salve checkpoints entre seções longas
  • 📊 Visualize regularmente para validar transformações
  • 🔧 Teste functions em células separadas
  • 📝 Documente insights importantes em markdown
  • ⚡ Otimize operações em datasets grandes

📚 Próximos Passos

📞 Suporte