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# Análise Descritiva e Exploratória de Dados (EDA) do Perfil de Clientes

[Português]

Este repositório contém um experimento de Análise Descritiva e Exploratória de Dados (EDA) realizado em um conjunto de dados chamado `perfil_clientes.csv`. O conjunto de dados contém informações relevantes sobre os perfis dos clientes, incluindo idade, classe de trabalho, escolaridade, anos de estudo, estado civil, raça, sexo, UF (Unidade Federativa), região, quantidade de filhos e salário.

## Conjunto de Dados

- **Arquivo:** `perfil_clientes.csv`
- **Colunas:**
  - `idade`: Idade dos clientes.
  - `classe_trabalho`: Classe de trabalho dos clientes.
  - `escolaridade`: Nível de escolaridade dos clientes.
  - `anos_estudo`: Número de anos de estudo dos clientes.
  - `estado_civil`: Estado civil dos clientes.
  - `raca`: Raça dos clientes.
  - `sexo`: Gênero dos clientes.
  - `UF`: Unidade Federativa onde os clientes estão localizados.
  - `região`: Região geográfica dos clientes.
  - `qtde_filhos`: Quantidade de filhos dos clientes.
  - `salario`: Salário dos clientes.

## Objetivos

Os principais objetivos desta análise EDA são:

- Identificar tendências e padrões nos dados do perfil dos clientes.
- Avaliar a distribuição de variáveis-chave, como idade, gênero e escolaridade.
- Explorar relações e correlações entre diferentes variáveis.
- Fornecer insights que possam ser usados para tomar decisões informadas relacionadas aos clientes.

## Conteúdo do Repositório

- `notebooks/`: Este diretório contém Jupyter Notebooks que detalham o processo de EDA passo a passo.
- `dataset/`: Aqui você encontrará o arquivo `perfil_clientes.csv`.
- `resultados/`: Este diretório contém visualizações e insights obtidos durante a análise.
- `scripts/`: Qualquer script ou código adicional relacionado à análise de dados.

Divirta-se explorando os dados e obtendo insights valiosos!

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# Descriptive and Exploratory Data Analysis (EDA) of Customer Profiles
[English]

This repository contains an experiment of Descriptive and Exploratory Data Analysis (EDA) conducted on a dataset called `customer_profile.csv`. The dataset contains relevant information about customer profiles, including age, occupation class, education level, years of education, marital status, race, gender, UF (Federal Unit), region, number of children, and salary.

## Dataset

- **File:** `customer_profile.csv`
- **Columns:**
  - `age`: Age of customers.
  - `occupation_class`: Customers' occupation class.
  - `education_level`: Customers' education level.
  - `years_of_education`: Number of years of education of customers.
  - `marital_status`: Marital status of customers.
  - `race`: Race of customers.
  - `gender`: Gender of customers.
  - `UF`: Federal Unit where customers are located.
  - `region`: Geographic region of customers.
  - `number_of_children`: Number of children of customers.
  - `salary`: Salary of customers.

## Objectives

The main objectives of this EDA analysis are:

- Identify trends and patterns in customer profile data.
- Evaluate the distribution of key variables such as age, gender, and education.
- Explore relationships and correlations between different variables.
- Provide insights that can be used to make informed decisions related to customers.

## Repository Contents

- `notebooks/`: This directory contains Jupyter Notebooks that detail the EDA process step by step.
- `dataset/`: Here you will find the `customer_profile.csv` file.
- `results/`: This directory contains visualizations and insights obtained during the analysis.
- `scripts/`: Any additional scripts or code related to data analysis.

Enjoy exploring the data and gaining valuable insights!

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