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dc.contributor.advisorCelestino, Victor Rafael Rezende-
dc.contributor.authorCarvalho, Thiago Felix de-
dc.identifier.citationCARVALHO, Thiago Felix de. Análise exploratória de dados da ANAC: uma perspectiva sob a linguagem de programação Python. 2022. 80 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Administração) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Administração, 2022.pt_BR
dc.description.abstractEsta pesquisa tem como proposta oferecer uma releitura da análise exploratória de dados (EDA) da Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC), utilizando a linguagem de programação Python. Atualmente a Agência utiliza o Microsoft Power Business Inteligence para apresentar informações referentes ao transporte aéreo de passageiros no Brasil. Preços, quantidade de passageiros e voos, índices macroeconômicos, entre outras informações, são oferecidas graficamente. Sabe-se que a linguagem de programação Python permite uma maior otimização da EDA e leituras gráficas, permitindo maiores configurações e uma análise mais voltada aos interesses do usuário, facilitando sua apresentação, por conseguinte sua análise. Deste modo, esta pesquisa tem como objetivo reavaliar a atual apresentação de dados do site da agência, a fim de propor melhorias para que a sociedade civil, principal influenciado pelas informações em questão, possa compreender com facilidade o que significam tais informações. A metodologia utilizada é a de Design Science. Logo, esta pesquisa pretende obedecer às 12 etapas desta aplicação metodológica. Os resultados apresentam informações remodeladas, compreendendo a apresentação de dados como um storytelling, de modo que se contextualize a sua razão de ser.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordAgência Nacional de Aviação Civil (ANAC)pt_BR
dc.subject.keywordLinguagem de programação - Pythonpt_BR
dc.titleAnálise exploratória de dados da ANAC : uma perspectiva sob a linguagem de programação Pythonpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2023-05-24T14:00:01Z-
dc.date.available2023-05-24T14:00:01Z-
dc.date.submitted2022-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/34916-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1This research aims at offering a reinterpretation of the data modeling used by the National Civil Aviation Agency (ANAC), using the Python programming language. Currently, the Agency uses Microsoft Power Business Intelligence to present information regarding air transport of passengers in Brazil. Prices, number of passengers and flights, macroeconomic indices, among other information, are provided graphically. It is known that the Python programming language allows a greater optimization of the modeling and graphic reading, allowing greater configurations and a modeling more focused on the user's interests, facilitating its presentation, therefore, its analysis. Thus, this resarch aims at reassess the current presentation of data on the agency's website, in order to propose improvements so that civil society, mainly influenced by the information in question, can easily understand what such information means. The methodology used is Design Science. Therefore, this research intends to obey the 12 steps of this methodological application. The results presents remodeled information, comprising the presentation of data as a storytelling, so that its reason for being is contextualized.pt_BR
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