Projeto para a seletiva de estágio da Oncase.

O objetivo do projeto foi analisar uma base dados pare extrair informações relevantes e com potencial para tomada de decisão.

O problema escolhido foi analisar o mercado financeiro do futebol brasileiro, entender como o Campeonato Brasileiro funciona em termos de investimento, além de tentar descobrir padrões para que clubes de baixo orçamento tenham um bom desempenho na competição.

Os dados foram coletados do site Transfermaket e as análises foram feitas em Python com auxílio da ferramenta do Jupyter Notebook. Uma das visualizações do estudo foi feita em Javascript usando D3.

• Unicornio.ipynb - Notebook com toda a coleta e análise de dados, além de estar organizado com comentários que explicam a linha de raciocínio do problema.
• brasileirao.csv - Csv com dados do Campeonato Brasileiro de 2008 até 2017.
• brasileiraoNE.csv - Csv com dados financeiros e de desempenho dos clubes nordestinos que disputaram o Campeonato Brasileiro entre 2008 e 2017.
• brasileiraNE2018.csv - Csv com dados financeiros e de desempenho dos 4 clubes nordestinos que estão disputando o Campeonato Brasileiro de 2018(Bahia, Ceará, Sport e Vitória).
• brasileiraov1.html - Página html onde pode ser vista a visualização interativa que é citada no Notebook.
• brasileiraov1.js - Código-fonte da visualização que pode ser acessada através do html.

• pandas - Uso da estrutura de DataFrames e para salvar e carregar arquivos csv.
• numpy - Para alguns cálculos matemáticos no DataFrame.
• requests - Para coletar as páginas web.
• BeautifulSoup - Para ler as páginas coletadas e extrair os dados delas.
• matplotlib - Para plotar visualizações.
• seaborn - Gera visualizações mais bonitas que o plt básico.
• statsmodels - Usada para cálculo de regressão linear.
• sklearn - Usada para criação e uso de modelos de aprendizagem.
• graphviz - Para visualizar uma árvore de decisão gerada no processo.
• d3.js - Usada para a criação de uma visualização mais complexa e interativa.