🌤️ ClimaAnalytics RN

Análise exploratória de dados climáticos de Natal/RN utilizando Python, Open-Meteo API, Pandas, Jupyter Notebook e Power BI.

Python

Pandas

Power BI

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📖 Sobre o projeto

O ClimaAnalytics RN é um projeto de análise de dados desenvolvido com o objetivo de estudar o comportamento das variáveis meteorológicas da cidade de Natal/RN por meio de dados históricos disponibilizados pela Open-Meteo API.

O projeto contempla todo o fluxo de trabalho de um analista de dados:

• coleta automatizada dos dados;
• tratamento e limpeza;
• transformação para análise;
• análise exploratória (EDA);
• visualização de dados;
• criação de dashboard no Power BI.

O foco não está apenas em gerar gráficos, mas em extrair informações relevantes a partir dos dados e comunicar os resultados de forma clara.

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🎯 Objetivos

Este projeto busca responder perguntas como:

• Como a temperatura varia ao longo do ano?
• Existe diferença significativa entre temperatura e sensação térmica?
• Quais são os meses mais chuvosos?
• Como a umidade influencia a sensação térmica?
• Existe relação entre vento, chuva e temperatura?

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📂 Estrutura do projeto

ClimaAnalytics_RN/
│
├── data/
│   └── dados_climaticos_natal_rn.csv
│
├── notebooks/
│   └── 01_analise_exploratoria_clima.ipynb
│
├── powerbi/
│   └── ClimaAnalytics_RN.pbix
│
├── extrair_dados_clima.py
├── requirements.txt
└── README.md

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⚙️ Tecnologias utilizadas

• Python
• Pandas
• Matplotlib
• Seaborn
• Open-Meteo API
• Jupyter Notebook
• Power BI

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🔄 Pipeline do projeto

Open-Meteo API
        │
        ▼
Extração automatizada (Python)
        │
        ▼
Tratamento dos dados
        │
        ▼
Dataset CSV
        │
        ├────────► Jupyter Notebook (EDA)
        │
        └────────► Power BI Dashboard

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📊 Variáveis analisadas

O conjunto de dados contém informações diárias sobre:

Variável	Unidade
Temperatura média	°C
Sensação térmica máxima	°C
Umidade relativa média	%
Precipitação acumulada	mm
Radiação solar	MJ/m²
Velocidade máxima do vento	km/h

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🔍 Etapas da análise

Durante a análise exploratória foram realizados:

• inspeção da qualidade dos dados;
• estatísticas descritivas;
• identificação de valores nulos;
• comparação entre temperatura e sensação térmica;
• análise da sazonalidade das chuvas;
• análise da relação entre umidade, vento e sensação térmica;
• matriz de correlação entre variáveis meteorológicas.

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📈 Dashboard

O projeto também possui um dashboard desenvolvido no Power BI, permitindo explorar os indicadores climáticos de forma interativa.

Exemplos de visualizações:

• Temperatura ao longo do tempo
• Chuva acumulada por mês
• Sensação térmica
• Umidade média
• Indicadores climáticos
• Correlações entre variáveis

![Dashboard](images/dashboard.png)

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🚀 Como executar

1. Clone o projeto

git clone https://github.com/IsaacLira42/ClimaAnalytics_RN.git

cd ClimaAnalytics_RN

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2. Crie um ambiente virtual

Linux/macOS

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Windows

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

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3. Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

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4. Gere o dataset

python extrair_dados_clima.py

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5. Execute a análise

Abra:

notebooks/01_analise_exploratoria_clima.ipynb

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💡 Competências demonstradas

Este projeto evidencia conhecimentos em:

• consumo de APIs REST;
• manipulação de dados com Pandas;
• limpeza e transformação de dados;
• análise exploratória de dados (EDA);
• visualização de dados;
• estatística descritiva;
• storytelling com dados;
• desenvolvimento de dashboards no Power BI.

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📌 Possíveis evoluções

Algumas melhorias planejadas para futuras versões:

• utilização de uma série histórica maior;
• análise de tendências temporais;
• previsão de variáveis meteorológicas utilizando Machine Learning;
• publicação automática do dashboard;
• automatização completa do pipeline de atualização dos dados.

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👨‍💻 Autor

Isaac Lira

Estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas no IFRN.

Interesses:

• Desenvolvimento Backend
• Engenharia de Dados
• Ciência de Dados
• Segurança da Informação

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/isaaclira42/ GitHub: https://www.github.com/IsaacLira42