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Este repositório é um projeto de análise de dados dos Top 100 livros mais vendidos na Amazon no ano de 2023. O projeto foi feito usando a linguagem Python com Streamlit, Pandas e Plotly.

Análise dos 100 Livros Mais Vendidos da Amazon em Novembro de 2023

Descrição do Projeto

Neste projeto, exploramos os 100 livros mais vendidos da Amazon em novembro de 2023. Utilizamos as bibliotecas Streamlit, Pandas e Plotly para criar um aplicativo web interativo que exibe informações relevantes sobre esses livros.

Funcionalidades do Aplicativo

• Filtragem de livros com base no preço máximo.
• Gráficos interativos relacionados aos livros.
• Página adicional para visualizar avaliações específicas de um livro selecionado.

Dados Utilizados

• Conjunto de Dados de Avaliações de Clientes
• Conjunto de Dados dos 100 Livros Mais Vendidos

Como Executar o Projeto

1. Certifique-se de ter o Python instalado em seu ambiente.
2. Instale as bibliotecas necessárias executando pip install streamlit pandas plotly.
3. Execute o aplicativo com o comando streamlit run app.py.
4. Navegue pelo aplicativo e explore os dados.

Resultados e Conclusões

• Os livros mais vendidos abrangem diversos gêneros e faixas de preço.
• Os gráficos fornecem insights sobre a distribuição de preços e o ano de publicação dos livros.
• As avaliações de clientes podem ser visualizadas na página book_reviews.py.

Próximos Passos

• Continuar aprimorando o aplicativo, adicionando mais funcionalidades e visualizações.
• Compartilhar o projeto no GitHub e em outras plataformas para atrair a atenção de recrutadores e colegas da área.

Capturas de Tela

1. Tela 1

2. Tela 2

3. Tela 3
   

4. Tela 4

5. Tela 5

Análise dos 100 Livros Mais Vendidos da Amazon em Novembro de 2023

Descrição do Projeto

Como um estudante de TI em transição de carreira para a área de TI, decidi mergulhar no mundo da análise de dados. Meu primeiro projeto? Investigar os 100 livros mais vendidos da Amazon em novembro de 2023. Com conhecimento em lógica de programação, experiência em outras linguagens e familiaridade com o Linux, eu estava pronto para enfrentar os desafios dessa jornada.

Desafios Encontrados

1. Bibliotecas Desconhecidas: As bibliotecas Pandas, Plotly e Streamlit eram novas para mim. Como usá-las efetivamente para explorar e visualizar os dados?
2. Análise Exploratória: Como extrair informações relevantes dos conjuntos de dados? Quais gráficos e estatísticas seriam mais úteis?
3. Interação com o Usuário: Como criar um aplicativo web interativo usando o Streamlit? Como permitir que os usuários filtrem os livros por preço?

Soluções Encontradas

1. Aprendizado Ativo: Estudei a documentação das bibliotecas e segui tutoriais online. Comecei com pequenos exemplos para me familiarizar com os conceitos.
2. Exploração Gradual: Comecei com análises simples, como contagem de gêneros e distribuição de preços. Aos poucos, adicionei gráficos e insights mais complexos.
3. Streamlit para a Interatividade: O Streamlit provou ser uma ferramenta poderosa para criar aplicativos web. Usei widgets como o slider para filtrar os livros por preço.

Resultados e Lições Aprendidas

• Resultados: O aplicativo final permitiu aos usuários explorar os livros, visualizar gráficos e ler avaliações específicas.
• Lições Aprendidas:
  • Persistência: Aprender novas bibliotecas requer tempo e prática constante.
  • Passo a Passo: Comece pequeno e vá aumentando a complexidade à medida que ganha confiança.
  • Comunidade: A comunidade de Data Science é incrível. Fóruns, tutoriais e colegas são recursos valiosos.

Próximos Passos

• Continuar estudando e praticando.
• Explorar mais projetos e desafios.
• Compartilhar meu aprendizado com outros iniciantes.

Minha jornada rumo à Data Science está apenas começando, mas estou animado para o que o futuro reserva! 🚀

👁‍🗨 Vídeo de Demonstração

https://github.com/enps2015/top-100-livros-amazon-streamlit/assets/84017071/4c3e883a-7f94-4cb7-a9b4-3d8d86bc0aa4