Este projeto se propõe a realizar uma análise de dados avançada, integrando três bases de dados distintas para extrair insights e padrões significativos.

Através de técnicas de manipulação e análise de dados em Python, este estudo simula operações de JOIN do SQL, correlacionando informações de diferentes fontes para criar uma visão holística e multidimensional dos dados.

• Integrar Dados: Correlacionar três bases de dados distintas, aplicando técnicas similares às de um JOIN em SQL para combinar informações relevantes.
• Extrair Insights: Realizar análise exploratória para identificar padrões, tendências e anomalias nos dados combinados.
• Informar Decisões: Utilizar os insights obtidos para apoiar decisões estratégicas e operacionais.

O projeto utiliza três bases de dados diferentes, cada uma contendo informações únicas que, quando combinadas, oferecem uma compreensão abrangente do tema estudado. As bases são:

1. Base A: Descrição breve da primeira base de dados.

2. Base B: Descrição breve da segunda base de dados.

3. Base C: Descrição breve da terceira base de dados.

A metodologia adotada neste projeto inclui as seguintes etapas:

1. Preparação dos Dados: Limpeza e formatação das três bases de dados para garantir compatibilidade e precisão na correlação.

2. Correlação dos Dados: Implementação de técnicas de manipulação de dados para combinar as bases de dados em um único conjunto, similar ao processo de JOIN no SQL.

3. Análise Exploratória de Dados (EDA): Utilização de estatísticas descritivas e visualizações para explorar os dados combinados e identificar insights.

4. Interpretação dos Resultados: Avaliação dos padrões e tendências identificados para extrair conclusões e recomendações.

• Python: Linguagem de programação principal para todas as etapas de manipulação e análise de dados.

• Pandas: Biblioteca para manipulação e análise de dados de alto desempenho.

• NumPy: Biblioteca para suporte a arrays e matrizes, complementando operações de dados.

• Matplotlib/Seaborn: Bibliotecas para visualização de dados e resultados da análise.

Este projeto destaca a importância da integração de dados de múltiplas fontes para uma análise de dados mais rica e detalhada.

A correlação das três bases distintas permitiu a identificação de insights que não seriam visíveis ao analisar as bases separadamente, demonstrando o valor agregado da combinação de dados na informação de decisões estratégicas.